MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2121281359 · doi:10.1111/mec.13058

Beauty in the eyes of the beholders: colour vision is tuned to mate preference in the Trinidadian guppy (<i>Poecilia reticulata</i>)

2014· article· en· W2121281359 sur OpenAlexafffund
Benjamin A. Sandkam, C. Megan Young, Felix Breden

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesSimon Fraser University
Mots-clésPoeciliaGuppyBiologyPredationMate choiceZoologyPoeciliidaeEvolutionary biologyEcologyFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A broad range of animals use visual signals to assess potential mates, and the theory of sensory exploitation suggests variation in visual systems drives mate preference variation due to sensory bias. Trinidadian guppies (Poecilia reticulata), a classic system for studies of the evolution of female mate choice, provide a unique opportunity to test this theory by looking for covariation in visual tuning, light environment and mate preferences. Female preference co-evolves with male coloration, such that guppy females from 'low-predation' environments have stronger preferences for males with more orange/red coloration than do females from 'high-predation' environments. Here, we show that colour vision also varies across populations, with 'low'-predation guppies investing more of their colour vision to detect red/orange coloration. In independently colonized watersheds, guppies expressed higher levels of both LWS-1 and LWS-3 (the most abundant LWS opsins) in 'low-predation' populations than 'high-predation' populations at a time that corresponds to differences in cone cell abundance. We also observed that the frequency of a coding polymorphism differed between high- and low-predation populations. Together, this shows that the variation underlying preference could be explained by simple changes in expression and coding of opsins, providing important candidate genes to investigate the genetic basis of female preference variation in this model system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular EcologyMême sujetAnimal Behavior and ReproductionTravaux en français237 207