The role of maternal effects on offspring performance in familiar and novel environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Maternal effects are an important evolutionary force that may either facilitate adaptation to a new environment or buffer against unfavourable conditions. The degree of variation in traits expressed by siblings from different mothers is frequently sensitive to environmental conditions. This could generate a Maternal-by-Environment interaction (M×E) that could inflate estimates of Genotype-by-Environment effects (G×E). We aimed to test for environment-specific maternal effects (M×E) using a paternal full-sib/half-sib breeding design in the seed beetle Callosobruchus maculatus, where we split and reared offspring from the same mother on two different bean host types – original and novel. Our quantitative genetic analysis indicated that maternal effects were very small on both host types for all the measured life-history traits. There was also little evidence that maternal oviposition preference for a particular host type predicted her offspring’s performance on that host. Further, additive genetic variance for most traits was relatively high on both hosts. While there was higher heritability for offspring reared in the novel host, there was no evidence for G×Es, and most cross-host genetic correlations were positive. This suggests that offspring from the same family ranked similarly for performance on both host types. Our results point to a genetic basis of host adaptation in the seed beetle, rather than maternal effects. Even so, we encourage researchers to test for potential M×Es because, due to a lack of testing, it remains unclear how often they arise.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».