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Enregistrement W4404447593 · doi:10.1093/biolinnean/blae100

Mate choice and the major histocompatibility complex: a review

2024· review· en· W4404447593 sur OpenAlexaff
Jibing Yan, Bingyi Zhang, Derek W. Dunn, Baoguo Li, Pei Zhang

Notice bibliographique

RevueBiological Journal of the Linnean Society · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Behavior and Reproduction
Établissements canadiensScience North
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMajor histocompatibility complexBiologyMate choiceGeneticsSexual selectionPhenotypeMHC class IAlleleEvolutionary biologyGeneMating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In many vertebrates, individuals choose mates due to benefits accrued via the production of offspring of high genetic quality. Genes of the major histocompatibility complex (MHC), which are associated with individual immunocompetence, provide potential benefits to choosers who mate with individuals that possess specific MHC alleles, have MHC genotypes dissimilar to their own, that are heterozygous for MHC loci, and/or are highly MHC-divergent. We review the evidence of these different modes of MHC mate choice, and the signals by which the MHC status of potential mates is assessed. MHC genes may directly or indirectly regulate individual odours, and thus enable MHC status assessment and mate choice via olfaction. For both visual and auditory signals, however, evidence of an association with MHC genes is relatively weak. Importantly, individual MHC status may be cotransmitted through multiple phenotypes, and different species may focus on different phenotypic signals due to differences in sensory sensitivity. Future research should focus on detecting phenotypic cues (including olfactory, visual, and auditory) that can signal MHC genotypes, as well as on investigating the underlying mechanisms of how MHC genes regulate these signals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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