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Enregistrement W4386256237 · doi:10.24908/iqurcp16759

From Father to Son: Passing Down the Secrets of Paternal Success.

2023· article· en· W4386256237 sur OpenAlexvenueno aff
Joshua A. Kowal

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Clinical Aspects of Sex Determination and Chromosomal Abnormalities
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyOffspringAutosomeSpermGeneticsSireSexual selectionReproductive successSexual conflictDrosophila melanogasterLocus (genetics)Selection (genetic algorithm)HeritabilityGeneMatingX chromosomeEvolutionary biologyDemographyPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Males and females typically share the same genome. Intra-locus sexual conflict is when the needs of each sex exert unique selection pressures on the shared genome. We are interested in investigating the effects of intra-locus sexual conflict by removing one of the two sexes from the conflict. Male limited (ML) selection allows males to directly pass genes to their sons without female selection playing a role. This is facilitated through clone generator females with translocated and marked autosomes and conjoint X chromosomes that induce reversed inheritance of sex chromosomes. ML males should be able to accumulate changes beneficial to male reproductive fitness much more quickly than matched control (MC) males bound by bilateral gene expression. We have conducted 75 generations of this male-limited protocol on Drosophila melanogaster flies and have demonstrated that ML flies show higher fitness within ML conditions.
 In nature, male flies compete with each other to sire offspring, as a result of genetic differences, some males become more successful. We assayed the post copulatory success of our target males by introducing target males to control females after the females were mated with recessively marked Control males. This design allows for adaptations resulting from selection to be investigated, adaptations can either result from the choosiness of females or the physical traits of males like the shape, number, and chemicals contained in sperm.
 My assays found that experimental males tended to be more successful in sperm offence when compared to control males within the ML protocol. Males with double dose ML chromosomes performed significantly worse than Controls, suggesting that adaptation to overcome genetic artifacts from the ML protocol (mutant backgrounds and haploid selection) was predominant to resolving intra-locus sexual conflict. There is also the possibly that a lack of genetic variation prevented adaptations from arising.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,490

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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