Species traits predict the aryl hydrocarbon receptor 1 (AHR1) subtypes responsible for dioxin sensitivity in birds
Notice bibliographique
Résumé
Differences in avian sensitivity to dioxin-like compounds (DLCs) are directly attributable to the identities of amino acids at two sites within the ligand binding domain (LBD) of the aryl hydrocarbon receptor 1 (AHR1). Recent work suggests that by influencing avian exposure to naturally occurring dioxins, differences in diet, habitat, and migration may have influenced the evolution of three AHR1 LBD genotypes in birds: type 1 (high sensitivity), type 2 (moderate sensitivity), and type 3 (low sensitivity). Using a boosted regression tree (BRT) analysis, we built on previous work by examining the relationship between a comprehensive set of 17 species traits, phylogeny, and the AHR1 LBD across 89 avian species. The 17 traits explained a combined 74% of the model deviance, while phylogenetic relatedness explained only 26%. The strongest predictors of AHR1 LBD were incubation period and habitat type. We found that type 3 birds tended to occupy aquatic habitats, and, uniquely, we also found that type 3 birds tended to have slower developmental rates. We speculate that this reflects higher evolutionary exposure to naturally occurring dioxins in waterbirds and species with K-selected life histories. This study highlights the value of trait-based approaches in helping to understand differing avian species sensitivities to environmental contaminants.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».