The neurogenetics of group behavior in<i>Drosophila melanogaster</i>
Notice bibliographique
Résumé
Organisms rarely act in isolation. Their decisions and movements are often heavily influenced by direct and indirect interactions with conspecifics. For example, we each represent a single node within a social network of family and friends, and an even larger network of strangers. This group membership can affect our opinions and actions. Similarly, when in a crowd, we often coordinate our movements with others like fish in a school, or birds in a flock. Contributions of the group to individual behaviors are observed across a wide variety of taxa but their biological mechanisms remain largely unknown. With the advent of powerful computational tools as well as the unparalleled genetic accessibility and surprisingly rich social life of Drosophila melanogaster, researchers now have a unique opportunity to investigate molecular and neuronal determinants of group behavior. Conserved mechanisms and/or selective pressures in D. melanogaster can likely inform a much wider phylogenetic scale. Here, we highlight two examples to illustrate how quantitative and genetic tools can be combined to uncover mechanisms of two group behaviors in D. melanogaster: social network formation and collective behavior. Lastly, we discuss future challenges towards a full understanding how coordinated brain activity across many individuals gives rise to the behavioral patterns of animal societies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».