Fine-tuning of seasonal timing of breeding is regulated downstream in the underlying neuro-endocrine system in a small songbird
Notice bibliographique
Résumé
The timing of breeding is under selection in wild populations as a result of climate change, and understanding the underlying physiological processes mediating this timing provides insight into the potential rate of adaptation. Current knowledge on this variation in physiology is, however, mostly limited to males. We assessed whether individual differences in the timing of breeding in females are reflected in differences in candidate gene expression and, if so, whether these differences occur in the upstream (hypothalamus) or downstream (ovary and liver) parts of the neuroendocrine system. We used 72 female great tits from two generations of lines artificially selected for early and late egg laying, which were housed in climate-controlled aviaries and went through two breeding cycles within 1 year. In the first breeding season we obtained individual egg-laying dates, while in the second breeding season, using the same individuals, we sampled several tissues at three time points based on the timing of the first breeding attempt. For each tissue, mRNA expression levels were measured using qPCR for a set of candidate genes associated with the timing of reproduction and subsequently analysed for differences between generations, time points and individual timing of breeding. We found differences in gene expression between generations in all tissues, with the most pronounced differences in the hypothalamus. Differences between time points, and early- and late-laying females, were found exclusively in the ovary and liver. Altogether, we show that fine-tuning of the seasonal timing of breeding, and thereby the opportunity for adaptation in the neuroendocrine system, is regulated mostly downstream in the neuro-endocrine system.
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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 | 0,000 | 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 ».