Female mating experience and genetic background independently influence male mating success in fruit flies
Notice bibliographique
Résumé
When the reproductive interests of males and females conflict, males can evolve traits that are harmful to females, and females can coevolve traits to resist this harm. In the fruit fly, Drosophila melanogaster, there is genetic variation in female resistance traits, which can affect the pre- and post-mating success of males that try to mate with them. However, it is not clear to what extent the expression of these phenotypes can be modified by environmental factors such as sociosexual experience. Here, we tested how the genetic background of a female and her previous mating experience interact to affect the mating success of focal males. In the experience phase, we placed females from 28 distinct genetic backgrounds individually either with a single male (low conflict) or with three males (high conflict) for 48 hr. In the subsequent test phase, we measured the mating and post-mating fertilization success of focal males paired individually with each female. We found that focal males paired with females from the high-conflict treatment were less successful at mating, took longer to mate when they were successful, and had a lower proportion of paternity share. Furthermore, we identified significant female genetic variation associated with male mating success. These results indicate that female experience, along with intrinsic genetic factors, can independently influence different fitness components of her subsequent mates and has implications for our understanding of plastic female mating strategies and the evolution of sexually antagonistic traits in males and females.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».