The genetic basis of animal behavioural diversity in natural populations
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».