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Enregistrement W2560215789 · doi:10.1093/icb/icw118

Dissecting the Transcriptional Patterns of Social Dominance across Teleosts

2016· review· en· W2560215789 sur OpenAlexaff
Suzy C. P. Renn, Cynthia F. O’Rourke, Nadia Aubin‐Horth, Eleanor J. Fraser, Hans A. Hofmann

Notice bibliographique

RevueIntegrative and Comparative Biology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésBiologyDominance (genetics)Evolutionary biologyCichlidPhenotypeGeneGene regulatory networkGeneticsGene expressionFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In many species, under varying ecological conditions, social interactions among individuals result in the formation of dominance hierarchies. Despite general similarities, there are robust differences among dominance hierarchies across species, populations, environments, life stages, sexes, and individuals. Understanding the proximate mechanisms underlying the variation is an important step toward understanding the evolution of social behavior. However, physiological changes associated with dominance, such as gonadal maturation and somatic growth, often complicate efforts to identify the specific underlying mechanisms. Traditional gene expression analyses are useful for generating candidate gene lists, but are biased by choice of significance cut-offs and difficult to use for between-study comparisons. In contrast, complementary analysis tools allow one to both test a priori hypotheses and generate new hypotheses. Here we employ a meta-analysis of high-throughput expression profiling experiments to investigate the gene expression patterns that underlie mechanisms and evolution of behavioral social phenotypes. Specifically, we use a collection of datasets on social dominance in fish across social contexts, sex, and species. Using experimental manipulation to produce female dominance hierarchies in the cichlid Astatotilapia burtoni, heralded as a genomic model of social dominance, we generate gene lists, and assess molecular gene modules. In the dominant female gene expression profile, we demonstrate a strong pattern of up-regulation of genes previously identified as having male-biased expression and furthermore, compare expression biases between male and female dominance phenotypes. Using a threshold-free approach to identify correlation throughout ranked gene lists, we query previously published datasets associated with maternal behavior, alternative reproductive tactics, cooperative breeding, and sex-role reversal to describe correlations among these various neural gene expression profiles associated with different instances of social dominance. These complementary approaches capitalize on the high-throughput gene expression profiling from similar behavioral phenotypes in order to address the mechanisms associated with social dominance behavioral 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,137
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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