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Enregistrement W4404060768 · doi:10.1111/mec.17578

Evolution of Size‐Fecundity Relationship in Medaka Fish From Different Latitudes

2024· article· en· W4404060768 sur OpenAlexfundno aff
Shingo Fujimoto, Bayu Kreshna Adhitya Sumarto, Iki Murase, Daniel F. Mokodongan, Taijun Myosho, Mitsuharu Yagi, Satoshi Ansai, Jun Kitano, Satoshi Takeda, Kazunori Yamahira

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsJapan Society for the Promotion of ScienceUniversity of the RyukyusNational Institute of GeneticsForskningsrådet om Hälsa, Arbetsliv och Välfärd
Mots-clésFecundityBiologyOryziasHybridZoologyEcologyEvolutionary biologyGeneGeneticsPopulationBotanyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In most fishes, the number of offspring increases with maternal body size. Although this size‐fecundity relationship often varies among species as a result of the coevolution of life‐history traits, the genetic basis of such size‐fecundity relationships remains unclear. We explored the genetic basis underlying this size‐fecundity relationship in two small medaka species, Oryzias latipes and O. sakaizumii. Our findings showed that O. sakaizumii has a higher fecundity than O. latipes, and quantitative trait locus analysis using interspecific F2 hybrids showed that chromosome 23 is linked to the size‐fecundity relationship. In particular, the genes igf1 and lep‐b in this region are known to be associated with life‐history traits, including somatic growth, gonad maturation, and progeny numbers in various taxa. Because O. sakaizumii is distributed at higher latitudes and has a shorter spawning season than O. latipes in the wild, we propose that the relatively high fecundity observed in O. sakaizumii is an adaptation to high latitudes. We also discuss the potential ecological ramifications associated with the evolution of increased fecundity in this species.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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