Indirect genetic effects and the evolution of aggression in a vertebrate system
Notice bibliographique
Résumé
Aggressive behaviours are necessarily expressed in a social context, such that individuals may be influenced by the phenotypes, and potentially the genotypes, of their social partners. Consequently, it has been hypothesized that indirect genetic effects (IGEs) arising from the social environment will provide a major source of heritable variation on which selection can act. However, there has been little empirical scrutiny of this to date. Here we test this hypothesis in an experimental population of deer mice (Peromyscus maniculatus). Using quantitative genetic models of five aggression traits, we find repeatable and heritable differences in agonistic behaviours of focal individuals when presented with an opponent mouse. For three of the traits, there is also support for the presence of IGEs, and estimated correlations between direct and indirect genetic (rAO,F) effects were high. As a consequence, any selection for aggression in the focal individuals should cause evolution of the social environment as a correlated response. In two traits, strong positive rAO,F will cause the rapid evolution of aggression, while in a third case changes in the phenotypic mean will be constrained by negative covariance between direct and IGEs. Our results illustrate how classical analyses may miss important components of heritable variation, and show that a full understanding of evolutionary dynamics requires explicit consideration of the genetic component of the social environment.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».