Neurogenomic diversity enhances collective antipredator performance in <i>Drosophila</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Collective behavior is a unique social behavior that plays crucial roles in detecting and avoiding predators. Despite a long history of research on the ecological significance, its neural and genetic underpinnings remain elusive. Here we focus on the mesmerizing nature that visual cues from surrounding conspecifics alleviate the fear response to threatening stimuli in Drosophila melanogaster . A large-scale behavioral experiment and genome-wide association analysis utilizing 104 strains with known genomes uncovered the genetic foundation of the emergent behavioral properties of flies. We found genes involved in visual neuron development associated with visual response to conspecifics, and the functional assay confirmed the regulatory significance of lamina neurons. Furthermore, behavioral synchronization combined with interindividual heterogeneity in freezing drove nonadditive, synergistic changes in group performance for predatory avoidance. Our novel approach termed genome-wide higher-level association study (GHAS) identified loci whose within-group genetic diversity potentially contributes to such an emergent effect. Population genetic analysis revealed that selective pressure may favor increased responsiveness to conspecifics, indicating that by-productive genomic diversity within the group leads to a collective phenomenon. This work opens up a new avenue to understand the genomics underpinning the group-level phenotypes and offers an evolutionary perspective on the mechanism of collective behavior.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».