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Enregistrement W2944558344 · doi:10.1139/cjz-2018-0323

The role of sex and temperature in melanin-based immune function

2019· article· en· W2944558344 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca L. Ehrlich, Marlene Zuk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOrthopterists' SocietyUniversity of Minnesota
Mots-clésBiologyMelaninImmunityCuticle (hair)Immune systemField cricketZoologyMelanismSexual selectionAcquired immune systemEcologyImmunologyOrthopteraAnatomyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sex differences in immunity have been observed across a wide range of species. Still, it remains unclear how sex-specific interactions with the environment are linked to sex differences in immunity. We studied the plasticity of immunological sex differences by focusing on melanin-based traits in the Pacific field cricket (Teleogryllus oceanicus (Le Guillou, 1841)). Insects rely on the pigment melanin for both immune function and coloration of the cuticle; therefore, changes in melanin production for one of these traits may indirectly affect the other. Male crickets use melanized wing structures to chirp. These cuticular structures are missing in females and a songless male morph. Given that the thermal environment influences cuticle melanization, we investigated the interactive effects of sex and developmental temperature on melanin-based immunity. Both immunity and wing cuticle melanism were reduced in individuals that developed under warmer temperatures. Rearing temperature also mediated the extent to which the sexes differed in immune traits. Males had darker cuticles, whereas females expressed greater immune activity, suggesting that sex-specific investment in melanin corresponds with sex differences in immunity. However, the lack of immunological differences between the two male morphs does not support the hypothesis that investment in cuticle melanism affects investment in immunity.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,168 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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