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Enregistrement W4320480639 · doi:10.1101/2023.02.13.528353

Functional convergence of genomic and transcriptomic genetic architecture underlying sociability in a live-bearing fish

2023· preprint· en· W4320480639 sur OpenAlexaff
Alberto Corral‐López, Natasha I. Bloch, Wouter van der Bijl, Maria Cortázar‐Chinarro, Alexander Szorkovszky, Alexander Kotrschal, Iulia Darolti, Séverine D. Buechel, Maksym Romenskyy, Niclas Kolm, Judith E. Mank

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyGenetic architectureEvolutionary biologyGuppyHeritabilityTraitKin selectionPhenotypeGeneticsGeneFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The organization and coordination of fish schools provide a valuable model to investigate the genetic architecture of affiliative behaviors and dissect the mechanisms underlying social behaviors and personalities. We used quantitative genetic methods in replicate guppy selection lines that vary in schooling propensity to investigate the genetic basis of sociability phenotypes. Alignment and attraction, the two major traits forming the sociability personality axis in this species, showed heritability estimates at the upper end of the range previously described for social behaviors, with important variation across sexes. Consistent with findings in collective motion patterns, experimental evolution of schooling propensity increases the sociability of female, but not male, guppies when swimming with unfamiliar conspecifics, a highly relevant trait in a species with fission-fusion social systems in natural populations. Our results from PoolSeq and RNASeq convergently identify genes involved in neuron migration and synaptic function, highlighting a crucial role of glutamatergic synaptic function and calcium-dependent signaling processes in the evolution of schooling.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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