<scp>QTL</scp>‐Based Evidence of Population Genetic Divergence in Male Territorial Aggressiveness of the Japanese Freshwater Threespine Stickleback
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Territorial aggression is widespread across the animal kingdom and is expressed in diverse ecological and social contexts. In addition, there are marked variations in the degree of male reproductive territoriality within and between species. These differences are often attributed to genetic components. However, the evolutionary genetic mechanisms in wild animals are poorly understood. This study explored the genetic basis of divergent male territorial aggressiveness between two Japanese freshwater populations, Gifu (GF) and Tomakomai (TM), in the threespine stickleback, which is a well‐known model system for both behavioral ecology and evolutionary genetics. First, our field survey indicated that the distribution of reproductive territories differed greatly across breeding habitats between the focal populations, and the density of reproductive territories was much greater in the GF population. Second, a one‐on‐one arena aquarium experiment on male–male combat using wild‐caught and common‐garden‐reared males revealed that GF males were genetically more aggressive than TM males. Finally, we performed quantitative trait loci (QTL) analysis using an F2 hybrid cross between the two populations to identify the causal genomic regions contributing to the divergence in male territorial aggressiveness. Our QTL analysis identified a single significant locus in an aggression‐related behavioral component, that is, the number of bites of focal F2 males toward a GF stimulus intruder. Two notable behavior‐related genes, HTR2A and MAO‐A, are found near this locus. These genes have often been suggested to influence of aggressive behavior in animals; therefore, they are regarded as important candidate genes for further functional analyses. Thus, we are the first to provide a QTL‐based genetic basis for population divergence in male territorial aggressiveness in the threespine stickleback.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».