The evolution of sexual dimorphism in gene expression in response to a manipulation of mate competition
Notice bibliographique
Résumé
Many genes are differentially expressed between males and females and patterns of sex-biased gene expression (SBGE) vary among species. Some of this variation is thought to have evolved in response to differences in mate competition among species that cause varying patterns of sex-specific selection. We used experimental evolution to test this by quantifying SBGE and sex-specific splicing in 15 Drosophila melanogaster populations that evolved for 104 generations in mating treatments that removed mate competition via enforced monogamy, or allowed mate competition in either small, simple, or larger, structurally more complex mating environments. Consistent with sex-specific selection affecting SBGE, initially sex-biased genes diverged in expression more among treatments than unbiased genes, and there was greater expression divergence for male- than female-biased genes. It has been suggested the transcriptome should be "feminized" under monogamy because of the removal of sexual selection on males; we did not observe this, likely because selection differs in additional ways between monogamy vs. polygamy. Significant divergence in average expression dimorphism between treatments was observed and, in some treatment comparisons, the direction of the divergence differed across different sex-bias categories. There was not a generalized reduction in expression dimorphism under enforced monogamy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».