Natural variation in food acquisition mediated<i>via</i>a<i>Drosophila</i>cGMP-dependent protein kinase
Notice bibliographique
Résumé
In natural environments where food abundance and quality can change drastically over time, animals must continuously alter their food acquisition strategies. Although genetic variation contributes to this plasticity, the specific genes involved and their interactions with the environment are poorly understood. Here we report that natural variation in the Drosophila gene, foraging (for), which encodes a cGMP-dependent protein kinase (PKG), affects larval food acquisition in an environmentally dependent fashion. When food is plentiful, the wild-type rover (for(R)) allele confers lower food intake and higher glucose absorption than both the wild-type sitter (for(s)) allele and the mutant for(s2) allele. When food is scarce, for(R), for(s) and for(s2) larvae increase food intake to a common maximal level, but for(R) larvae retain their increased absorption efficiency. Changes in for expression can induce corrective behavioral modifications in response to food deprivation. When reared in environments with low food levels, for(R) larvae have higher survivorship and faster development than for(s) and for(s2) larvae. Together, these results show that natural variation in for has far reaching implications affecting a suite of phenotypes involved in the regulation of food acquisition.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».