QUANTITATIVE GENETICS OF FEMALE MATE PREFERENCES IN AN ANCESTRAL AND A NOVEL ENVIRONMENT
Notice bibliographique
Résumé
A female's mate preference is a potentially complex function relating variation in multiple male phenotypes with her probability of accepting individual males as a mate. Estimating the quantitative genetic basis preference functions within a population is empirically challenging yet key to understanding preference evolution. We employed a recently described approach that uses random-coefficient mixed models in the analysis of function-valued traits. Using a half-sibling breeding design in a laboratory-adapted Drosophila serrata population, we estimated the genetic (co)variance function of female preference for male sexual displays composed of nine contact pheromones. The breeding design was performed across two environments: the food to which the population was well adapted and a novel food that reduced average female productivity by 35%. Significant genetic variance in female preference was detected and the majority (64.2%) was attributable to a single genetic dimension (eigenfunction), suggesting that preferences for different pheromones are not genetically independent. The second eigenfunction, accounting for 24% of the total genetic variance, approached significance in a conservative test, suggesting the existence of a second, independent genetic dimension. There was no evidence that the genetic basis of female preference differed between the two environments, suggesting the absence of genotype-by-environment interactions and hence a lack of condition-dependent preference expression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».