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Enregistrement W3014417162 · doi:10.1111/jeb.13626

Hybridization and transgressive exploration of colour pattern and wing morphology in <i>Heliconius</i> butterflies

2020· article· en· W3014417162 sur OpenAlexaff
Claire Mérot, Vincent Debat, Yann Le Poul, Richard M. Merrill, Russell E. Naisbit, Adélie Tholance, Chris D. Jiggins, Mathieu Joron

Notice bibliographique

RevueJournal of Evolutionary Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and animal studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésHeliconiusBiologyTransgressiveMimicryTransgressive segregationEvolutionary biologyGenetic architectureHybridWingTraitQuantitative trait locusButterflyGeneticsZoologyEcologyGeneBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hybridization can generate novel phenotypes distinct from those of parental lineages, a phenomenon known as transgressive trait variation. Transgressive phenotypes might negatively or positively affect hybrid fitness, and increase available variation. Closely related species of Heliconius butterflies regularly produce hybrids in nature, and hybridization is thought to play a role in the diversification of novel wing colour patterns despite strong stabilizing selection due to interspecific mimicry. Here, we studied wing phenotypes in first- and second-generation hybrids produced by controlled crosses between either two co-mimetic species of Heliconius or between two nonmimetic species. We quantified wing size, shape and colour pattern variation and asked whether hybrids displayed transgressive wing phenotypes. Discrete traits underlain by major-effect loci, such as the presence or absence of colour patches, generate novel phenotypes. For quantitative traits, such as wing shape or subtle colour pattern characters, hybrids only exceed the parental range in specific dimensions of the morphological space. Overall, our study addresses some of the challenges in defining and measuring phenotypic transgression for multivariate traits and our data suggest that the extent to which transgressive trait variation in hybrids contributes to phenotypic diversity depends on the complexity and the genetic architecture of the traits.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,588
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, 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

Citations19
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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