PURGING THE GENOME WITH SEXUAL SELECTION: REDUCING MUTATION LOAD THROUGH SELECTION ON MALES
Notice bibliographique
Résumé
Healthy males are likely to have higher mating success than unhealthy males because of differential expression of condition-dependent traits such as mate searching intensity, fighting ability, display vigor, and some types of exaggerated morphological characters. We therefore expect that most new mutations that are deleterious for overall fitness may also be deleterious for male mating success. From this perspective, sexual selection is not limited to influencing those genes directly involved in exaggerated morphological traits but rather affects most, if not all, genes in the genome. If true, sexual selection can be an important force acting to reduce the frequency of deleterious mutations and, as a result, mutation load. We review the literature and find various forms of indirect evidence that sexual selection helps to eliminate deleterious mutations. However, direct evidence is scant, and there are almost no data available to address a key issue: is selection in males stronger than selection in females? In addition, the total effect of sexual selection on mutation load is complicated by possible increases in mutation rate that may be attributable to sexual selection. Finally, sexual selection affects population fitness not only through mutation load but also through sexual conflict, making it difficult to empirically measure how sexual selection affects load. Several lines of enquiry are suggested to better fill large gaps in our understanding of sexual selection and its effect on genetic load.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».