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Enregistrement W2325678911 · doi:10.1139/g11-052

Disruptive selection for sternopleural bristle phenotypes in<i>Drosophila ananassae</i>

2011· article· en· W2325678911 sur OpenAlexvenueno aff
Punita Nanda, Bashisth N. Singh

Notice bibliographique

RevueGenome · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity Grants Commission
Mots-clésBristleBiologyHeritabilityMatingDisruptive selectionEvolutionary biologySelection (genetic algorithm)Drosophila (subgenus)Assortative matingGeneticsPhenotypeIsolation (microbiology)Reproductive isolationSexual selectionNatural selectionGenePopulationBioinformatics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disruptive selection is potentially critical in maintaining variation and initiating speciation and plays an important role in the organization of genetic variability in natural populations. It occurs when extreme phenotypes have a fitness advantage over intermediate phenotypes. Disruptive selection for high and low numbers of sternopleural bristles in Drosophila ananassae was applied for 12 generations to test its effect in induction of behavioural isolation. Pattern of mating between flies of high and low lines was tested in an Elens-Wattiaux mating chamber by using a multiple-choice technique after G(5) and G(12). Data was analyzed by calculating χ(2) under the assumption of random mating to test the difference between homoand heterogamic matings, and sexual isolation was tested by calculating the isolation estimate. The results show that there is no evidence for sexual isolation in G(5) and G(12). The realized heritability, standard error of regression coefficient, and t values suggest that disruptive selection for sternopleural bristle phenotypes was effective, but it does not lead to behavioral isolation in D. ananassae. Rather, it induces differences in mating propensity, which is influenced by sternopleural bristle phenotypes.

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations2
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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