The quest for good genes: Epigamic traits, fitness, MHC and multilocus heterozygosity in the guppy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The ‘good genes’ hypothesis for the evolution of male secondary sexual traits poses that female preferences for such traits are driven by indirect genetic benefits. However, support for the hypothesis remains ambiguous, and, in particular, the genetic basis for the benefits has rarely been investigated. Here, we use seminatural populations of Trinidadian guppies to investigate whether sexually selected traits (orange, black and iridescent colouration, gonopodium length and body size) predict fitness measured as the number of grandoffspring, a metric that integrates across fitness components and sexes. Furthermore, we tested whether two potential sources of genetic benefits—major histocompatibility complex (MHC) genotypes and multilocus heterozygosity (MLH)—are significant predictors of fitness and of the size of sexually selected traits. We found a significant, nonlinear effect of the area of black pigmentation and male body size on the number of grandoffspring, suggesting stabilizing selection on black area, and nonlinear selection favouring small body size. MLH was heritable (h2 = 0.14) and significantly predicted the number of grandoffspring, indicating the potential for genetic benefits based on heterozygosity. We also found support for local heterozygosity effects, which may reflect a noneven distribution of genetic load across the genome. MHC genotype was not significantly associated with any tested fitness component, or with the load of Gyrodactylus parasites. Neither MHC nor MLH was significant predictor of sexually selected traits. Overall, our results highlight the role of heterozygosity in determining fitness, but do not provide support for male sexually selected traits being indicators of genetic quality.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».