Genetic Mapping of Natural Variation in Schooling Tendency in the Threespine Stickleback
Notice bibliographique
Résumé
Although there is a heritable basis for many animal behaviors, the genetic architecture of behavioral variation in natural populations remains mostly unknown, particularly in vertebrates. We sought to identify the genetic basis for social affiliation in two populations of threespine sticklebacks (Gasterosteus aculeatus) that differ in their propensity to school. Marine sticklebacks from Japan school strongly whereas benthic sticklebacks from a lake in Canada are more solitary. Here, we expanded on our previous efforts to identify quantitative trait loci (QTL) for differences in schooling tendency. We tested fish multiple times in two assays that test different aspects of schooling tendency: 1) the model school assay, which presents fish with a school of eight model sticklebacks; and 2) the choice assay, in which fish are given a choice between the model school and a stationary artificial plant. We found low-to-moderate levels of repeatability, ranging from 0.1 to 0.5, in schooling phenotypes. To identify the genomic regions that contribute to differences in schooling tendency, we used QTL mapping in two types of crosses: benthic × marine backcrosses and an F2 intercross. We found two QTL for time spent with the school in the model school assay, and one QTL for number of approaches to the school in the choice assay. These QTL were on three different linkage groups, not previously linked to behavioral differences in sticklebacks. Our results highlight the importance of using multiple crosses and robust behavioral assays to uncover the genetic basis of behavioral variation in natural populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».