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Enregistrement W4391846146 · doi:10.1101/2024.02.13.580205

Repeated behavioral evolution is associated with targeted convergence of gene expression in cavity-nesting songbirds

2024· preprint· en· W4391846146 sur OpenAlexaff
Sara E. Lipshutz, Mark S. Hibbins, Alexandra B. Bentz, Aaron M Buechlin, Tara A Empson, Elizabeth George, Márk E. Hauber, Douglas B. Rusch, Wendy M. Schelsky, Quinn K Thomas, Samuel J Torneo, Abbigail M. Turner, Sarah E. Wolf, Mary J. Woodruff, Matthew W. Hahn, Kimberly A. Rosvall

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAvian ecology and behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIndiana Department of Natural ResourcesNational Science Foundation
Mots-clésNesting (process)Convergent evolutionEvolutionary biologyBiologyEngineeringPhylogenetic tree

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncovering the genomic bases of phenotypic adaptation is a major goal in biology, but this has been hard to achieve for complex behavioral traits. Here, we leverage the repeated, independent evolution of obligate cavity-nesting in birds to test the hypothesis that pressure to compete for a limited breeding resource has facilitated convergent evolution in behavior, hormones, and gene expression. We used an integrative approach, combining aggression assays in the field, testosterone measures, and transcriptome-wide analyses of the brain in wild-captured females and males. Our experimental design compared species pairs across five avian families, each including one obligate cavity-nesting species and a related species with a more flexible nest strategy. We find behavioral convergence, with higher levels of territorial aggression in obligate cavity-nesters, particularly among females. Across species, levels of testosterone in circulation were not associated with nest strategy, nor aggression. Phylogenetic analyses of individual genes and co-regulated gene networks revealed more shared patterns of brain gene expression than expected by drift, but the scope of convergent gene expression evolution was limited to a small percent of the genome. When comparing our results to other studies that did not use phylogenetic methods, we suggest that accounting for shared evolutionary history may reduce the number of genes inferred as convergently evolving. Altogether, we find that behavioral convergence in response to shared ecological pressures is associated with largely independent gene expression evolution across different avian families, punctuated by a narrow set of convergently evolving genes.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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