Genetic variation in nuclear and mitochondrial markers supports a large sex difference in lifetime reproductive skew in a lekking species
Notice bibliographique
Résumé
Sex differences in skews of vertebrate lifetime reproductive success are difficult to measure directly. Evolutionary histories of differential skew should be detectable in the genome. For example, male-biased skew should reduce variation in the biparentally inherited genome relative to the maternally inherited genome. We tested this approach in lek-breeding ruff (Class Aves, Philomachus pugnax) by comparing genetic variation of nuclear microsatellites (θ n ; biparental) versus mitochondrial D-loop sequences (θ m ; maternal), and conversion to comparable nuclear (N e ) and female (N ef ) effective population size using published ranges of mutation rates for each marker (μ). We provide a Bayesian method to calculate N e (θ n = 4N e μ n ) and N ef (θ m = 2N ef μ m ) using 95% credible intervals (CI) of θ n and θ m as informative priors, and accounting for uncertainty in μ. In 96 male ruffs from one population, N e was 97% (79-100%) lower than expected under random mating in an ideal population, where N e :N ef = 2. This substantially lower autosomal variation represents the first genomic support of strong male reproductive skew in a lekking species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».