Co-expression Gene Networks and Machine-learning Algorithms Unveil a Core Genetic Toolkit for Reproductive Division of Labour in Rudimentary Insect Societies
Notice bibliographique
Résumé
The evolution of eusociality requires that individuals forgo some or all their own reproduction to assist the reproduction of others in their group, such as a primary egg-laying queen. A major open question is how genes and genetic pathways sculpt the evolution of eusociality, especially in rudimentary forms of sociality-those with smaller cooperative nests when compared with species such as honeybees that possess large societies. We lack comprehensive comparative studies examining shared patterns and processes across multiple social lineages. Here we examine the mechanisms of molecular convergence across two lineages of bees and wasps exhibiting such rudimentary societies. These societies consist of few individuals and their life histories range from facultative to obligately social. Using six species across four independent origins of sociality, we conduct a comparative meta-analysis of publicly available transcriptomes. Standard methods detected little similarity in patterns of differential gene expression in brain transcriptomes among reproductive and non-reproductive individuals across species. By contrast, both supervised machine learning and consensus co-expression network approaches uncovered sets of genes with conserved expression patterns among reproductive and non-reproductive phenotypes across species. These sets overlap substantially, and may comprise a shared genetic "toolkit" for sociality across the distantly related taxa of bees and wasps and independently evolved lineages of sociality. We also found many lineage-specific genes and co-expression modules associated with social phenotypes and possible signatures of shared life-history traits. These results reveal how taxon-specific molecular mechanisms complement a core toolkit of molecular processes in sculpting traits related to the evolution of eusociality.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».