Genetic and environmental drivers of colour and pattern in the Australian jacky dragon ( <i>Amphibolurus muricatus</i> )
Notice bibliographique
Résumé
The underlying drivers of variation in the colouration (colour and pattern) of animals can be genetic, non-genetic, or more likely, a combination of both. Understanding the role of heritable genetic elements, as well as non-genetic factors such as age, habitat or temperature, in shaping colouration can provide insight into the evolution and function of these traits, as well as the speed of response to changing environments. This project examined the genetic and non-genetic drivers of continuous variation in colouration in a lizard, the jacky dragon (Amphibolurus muricatus). We leveraged a large captive experiment that manipulated parental and offspring thermal environment to simultaneously estimate the genetic and non-genetic drivers of variation in colouration. We found that the overall brightness, the elongation of the longitudinal stripes on the dorsum and the contrast between light and dark patches of the pattern were all heritable. Colouration varied according to the age of the hatchling; however, the thermal environment of neither the parents nor offspring contributed significantly to colouration. It appears that developmental plasticity and maternal effects associated with temperature are not important drivers of variation in our measures of colouration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».