Evolution of sensory systems underlies the emergence of predatory feeding behaviours in nematodes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding how animal behaviour evolves remains a major challenge, with few studies linking genetic changes to differences in neural function and behaviour across species. Here, we identify specific sensory adaptations associated with the emergence of predatory feeding behaviours in the nematode Pristionchus pacificus . While Caenorhabditis elegans uses contact-dependent sensing primarily to avoid threats, Pristionchus pacificus has co-opted this modality to support both avoidance and prey detection, enabling context-dependent predatory behaviour. To uncover a potential mechanism underlying the evolution of P. pacificus prey perception, we mutated 27 canonical mechanosensory genes and assessed their function using behavioural assays, automated behavioural tracking, and a machine learning analysis of behavioural states. While several mutants showed mechanosensory defects, Ppa-mec-6 mutants specifically also impaired prey detection, indicating the emergence of a novel mechanosensory module linked to predatory behaviour. Furthermore, disrupting both mechanosensation alongside chemosensation revealed a synergistic influence for these modalities. Crucially, both mechanosensation and chemosensation pathways converge in the same environmentally exposed IL2 neurons, and silencing these cells induced severe predation defects validating their importance for prey sensing. Thus, predation evolved through the co-option of mechanosensory and chemosensory systems that act together to shape the evolution of complex behavioural traits.
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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 | 0,001 |
| 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 ».