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Enregistrement W3023850649 · doi:10.1111/mec.15461

The genetic basis of animal behavioural diversity in natural populations

2020· review· en· W3023850649 sur OpenAlexaff
Christine M. Bubac, Joshua M. Miller, David W. Coltman

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenome-wide association studyQuantitative trait locusTraitCandidate geneGenetic architectureEvolutionary biologyGenetic associationGeneticsQuantitative geneticsGenomicsGenetic diversityGenetic variationComputational biologyGenomeGenePopulationSingle-nucleotide polymorphismGenotypeDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Individual differences in animal behaviour influence ecological and evolutionary processes. Much behavioural variation has a heritable component, suggesting that genetics may play a role in its development. Yet, the study of the mechanistic description linking genes to behaviour in nature remains in its infancy, and such research is considered a challenge in contemporary biology. Here, we performed a literature review and meta-analysis to assess trends in analytical approaches used to investigate the relationship between genes and behaviour in natural systems, specifically candidate gene approaches, quantitative trait locus (QTL) mapping, and genome-wide association studies (GWAS). We aimed to determine the efficacy and success of each approach, while also describing which behaviours and species were examined by researchers most often. We found that the majority of QTL mapping and GWAS results revealed a significant or suggestive effect (Zr = 0.3 [95% CI: 0.25:0.35] and Zr = 0.39 [0.33:0.46], respectively) between the trait of interest and genetic marker(s) tested, while over half of candidate gene accounts (Zr = 0.16 [0.11:0.21]) did not find a significant association. Approximately a third of all study estimates investigated animal personality traits; though, reproductive and migratory behaviours were also well-represented. Our findings show that despite widespread accessibility of molecular approaches given current sequencing technologies, efforts to elucidate the genetic basis of behaviour in free-ranging systems has been limited to relatively few species. We discuss challenges encountered by researchers, and recommend integration of novel genomic methods with longitudinal studies to usher in the next wave of behavioural genomic research.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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