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A Quantitative Theory for Genomic Offset Statistics

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  • معلومة اضافية
    • Contributors:
      Modèles et Algorithmes pour la Génomique (TIMC-MAGe); Translational Innovation in Medicine and Complexity / Recherche Translationnelle et Innovation en Médecine et Complexité - UMR 5525 (TIMC ); VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ); Université Grenoble Alpes (UGA)-VetAgro Sup - Institut national d'enseignement supérieur et de recherche en alimentation, santé animale, sciences agronomiques et de l'environnement (VAS)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ); Université Grenoble Alpes (UGA); Diversité, adaptation, développement des plantes (UMR DIADE); Centre de Coopération Internationale en Recherche Agronomique pour le Développement (Cirad)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut de Recherche pour le Développement (IRD France-Sud )-Université de Montpellier (UM); Société Française de Neuroradiologie Paris (SFNR); Modèles statistiques bayésiens et des valeurs extrêmes pour données structurées et de grande dimension (STATIFY); Inria Grenoble - Rhône-Alpes; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Jean Kuntzmann (LJK); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ); Université Grenoble Alpes (UGA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Grenoble Alpes (UGA)-Institut polytechnique de Grenoble - Grenoble Institute of Technology (Grenoble INP ); BioInformatique (BioInfo); Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Science des Données (SDD); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS); TAckling the Underspecified (TAU); Inria Saclay - Ile de France; Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique (LISN); Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
    • بيانات النشر:
      HAL CCSD
      Oxford University Press (OUP)
    • الموضوع:
      2023
    • Collection:
      Archive ouverte HAL (Hyper Article en Ligne, CCSD - Centre pour la Communication Scientifique Directe)
    • نبذة مختصرة :
      International audience ; Genomic offset statistics predict the maladaptation of populations to rapid habitat alteration based on association of genotypes with environmental variation. Despite substantial evidence for empirical validity, genomic offset statistics have well-identified limitations, and lack a theory that would facilitate interpretations of predicted values. Here, we clarified the theoretical relationships between genomic offset statistics and unobserved fitness traits controlled by environmentally selected loci and proposed a geometric measure to predict fitness after rapid change in local environment. The predictions of our theory were verified in computer simulations and in empirical data on African pearl millet (Cenchrus americanus) obtained from a common garden experiment. Our results proposed a unified perspective on genomic offset statistics and provided a theoretical foundation necessary when considering their potential application in conservation management in the face of environmental change.
    • Relation:
      hal-04243951; https://hal.science/hal-04243951; https://hal.science/hal-04243951/document; https://hal.science/hal-04243951/file/Gain%20-%20A%20Quantitative%20Theory%20for%20Genomic%20Offset%20Statistic.pdf; IRD: fdi:010088270
    • الرقم المعرف:
      10.1093/molbev/msad140
    • Rights:
      http://creativecommons.org/licenses/by/ ; info:eu-repo/semantics/OpenAccess
    • الرقم المعرف:
      edsbas.7B32FB69