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Enregistrement W2159468042 · doi:10.1111/j.1365-3032.2007.00585.x

The effect of selection for desiccation resistance on cold tolerance of <i>Drosophila melanogaster</i>

2007· article· en· W2159468042 sur OpenAlexaff
Brent J. Sinclair, Sean Nelson, Theresa L. Nilson, Allen G. Gibbs

Notice bibliographique

RevuePhysiological Entomology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institutes of HealthNational Science Foundation
Mots-clésBiologyDesiccationDrosophila melanogasterCold toleranceDesiccation toleranceCold stressCross-toleranceExperimental evolutionZoologyBotanyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Low temperature and desiccation stress are thought to be mechanistically similar in insects, and several studies indicate that there is a degree of cross‐tolerance between them, such that increased cold tolerance results in greater desiccation tolerance and vice versa . This assertion is tested at an evolutionary scale by examining basal cold tolerance, rapid cold‐hardening (RCH) and chill coma recovery in replicate populations of Drosophila melanogaster selected for desiccation resistance (with controls for both selection and concomitant starvation) for over 50 generations. All of the populations display a RCH response, and there is no effect of selection regime on RCH or basal cold tolerance, although there are differences in basal cold tolerance between sampling dates, apparently related to inter‐individual variation in development time. Flies selected for desiccation tolerance recover from chill coma slightly, but significantly, faster than control and starvation‐control flies. These findings provide little support for cross‐tolerance between survival of near‐lethal cold and desiccation stress in D. melanogaster .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations31
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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