Transgenerational plasticity of dispersal‐related traits in a ciliate: genotype‐dependency and fitness consequences
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic plasticity, the ability of one genotype to produce different phenotypes in different environments, plays a central role in species' response to environmental changes. Transgenerational plasticity (TGP) allows the transmission of this environmentally‐induced phenotypic variation across generations, and can influence adaptation. To date, the genetic control of TGP, its long‐term stability, and its potential costs remain largely unknown, mostly because empirical demonstrations of TGP across many generations in several genetic backgrounds are scarce. Here, we examined how genotype determines the TGP of phenotypic traits related to dispersal, a fundamental process in ecology and evolution. We used an experimental approach in Tetrahymena thermophila , a ciliate model‐species, to determine if and how phenotypic changes expressed following a dispersal treatment are inherited over multiple generations. Our results show that morphological and movement traits associated with dispersal are plastic, and that these modifications are inherited over at least 35 generations. The fitness costs and benefits associated with these plastic changes are also transmitted to further generations. We highlight that the genotype modulates the expression and reversibility of transgenerational plasticity of dispersal‐related traits and its fitness outcomes. Our study thus suggests that genotype‐dependent TGP could play an important role in eco‐evolutionary dynamics as dispersal determines gene flow and the long‐term persistence of natural populations.
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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 ».