Genetically Distinct Behavioral Modules Underlie Natural Variation in Thermal Performance Curves
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal reaction norms pervade organismal traits as stereotyped responses to temperature, a fundamental environmental input into sensory and physiological systems. Locomotory behavior represents an especially plastic read-out of animal response, with its dynamic dependence on environmental stimuli presenting a challenge for analysis and for understanding the genomic architecture of heritable variation. Here we characterize behavioral reaction norms as thermal performance curves for the nematode Caenorhabditis briggsae, using a collection of 23 wild isolate genotypes and 153 recombinant inbred lines to quantify the extent of genetic and plastic variation in locomotory behavior to temperature changes. By reducing the dimensionality of the multivariate phenotypic response with a function-valued trait framework, we identified genetically distinct behavioral modules that contribute to the heritable variation in the emergent overall behavioral thermal performance curve. Quantitative trait locus mapping isolated regions on Chromosome II associated with locomotory activity at benign temperatures and Chromosome V loci related to distinct aspects of sensitivity to high temperatures, with each quantitative trait locus explaining up to 28% of trait variation. These findings highlight how behavioral responses to environmental inputs as thermal reaction norms can evolve through independent changes to genetically distinct modular components of such complex phenotypes.
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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 ».