An integrative genomic toolkit for studying the genetic, evolutionary, and molecular underpinnings of eusociality in insects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
While genomic resources for social insects have vastly increased over the past two decades, we are still far from understanding the genetic and molecular basis of eusociality. Here, we briefly review three scientific advancements that, when integrated, can be highly synergistic for advancing our knowledge of the genetics and evolution of eusocial traits. Population genomics provides a natural way to quantify the strength of natural selection on coding and regulatory sequences, highlighting genes that have undergone adaptive evolution during the evolution or maintenance of eusociality. Genome-wide association studies (GWAS) can be used to characterize the complex genetic architecture underlying eusocial traits and identify candidate causal variants. Concurrently, CRISPR/Cas9 enables the precise manipulation of gene function to both validate genotype-phenotype associations and study the molecular biology underlying interesting traits. While each approach has its own advantages and disadvantages, which we discuss herein, we argue that their combination will ultimately help us better understand the genetics and evolution of eusocial behavior. Specifically, by triangulating across these three different approaches, researchers can directly identify and study loci that have a causal association with key phenotypes and have evidence of positive selection over the relevant timescales associated with the evolution and maintenance of eusociality in insects.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle