The genetics of mating recognition between <i>Drosophila simulans</i> and <i>D. sechellia</i>
Notice bibliographique
Résumé
During courtship, visual and chemical signals are often exchanged between the sexes. The proper exchange of such signals ensures intraspecific recognition. We have examined the genetic basis of interspecific differences in male mating behaviour and pheromone concentration between Drosophila simulans and D. sechellia by using Drosophila simulans/D. sechellia introgression lines. Our results show a majority of quantitative trait loci (QTLs) explaining variation in both male mating behaviour and pheromone concentration to be located on the third chromosome. One QTL found on the third chromosome explains variation in time needed to start courtship and copulation as well as time spent courting. The position of such QTL (approximately 84A-88B) with effects on courtship and copulation aspects of mating includes the candidate sex determination gene doublesex (84E5-6) and Voila (86E1-2), a gene that affects male courtship in D. melanogaster. One additional third chromosome QTL explained variation in 7-tricosene pheromone concentrations among males. The interval mapping position of this QTL (approximately 68E-76E) did not overlap with the position detected for differences in mating behaviour and the intervals did not include candidate genes previously identified as having an effect on D. melanogaster cuticular hydrocarbon production. We did not detect any directionality of the effect of Drosophila sechellia allele introgressions in male mating recognition.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».