Age‐dependent genetic effects on a secondary sexual trait in male Alpine ibex,<i>Capra ibex</i>
Notice bibliographique
Résumé
Secondary sexual traits, such as horns in ungulates, may be good indicators of genetic quality because they are costly to develop. Genetic effects on such traits may be revealed by examining correlations between multilocus heterozygosity (MLH) and trait value. Correlations between MLH and fitness traits, termed heterozygosity-fitness correlations (HFC), may reflect inbreeding depression or associative overdominance of neutral microsatellite loci with loci directly affecting fitness traits. We investigated HFCs for horn growth, body mass and faecal counts of nematode eggs in wild Alpine ibex (Capra ibex). We also tested if individual inbreeding coefficients (f') estimated from microsatellite data were more strongly correlated with fitness traits than MLH. MLH was more strongly associated with trait variation than f'. We found HFC for horn growth but not for body mass or faecal counts of nematode eggs. The effect of MLH on horn growth was age-specific. The slope of the correlation between MLH and yearly horn growth changed from negative to positive as males aged, in accordance with the mutation accumulation theory of the evolution of senescence. Our results suggest that the horns of ibex males are an honest signal of genetic quality.
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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 | 0,000 |
| 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 ».