How sex shapes transcriptome evolution in the songbird brain
Notice bibliographique
Résumé
Sex differences have captivated scientists for a long time, yet the evolutionary rate of change in sex-biased gene expression has not been directly quantified. To address this issue, we leverage brain gene expression data from male and female songbirds. To do this, we introduce new options for unbounded Brownian motion and variable evolutionary rates among genes in the software package CAGEE (Computational Analysis of Gene Expression Evolution). We applied these new features to 10 focal songbird species, half of which have convergently evolved obligate cavity-nesting, an element of reproductive ecology linked to sex-specific changes in competition. We find that the degree of sex bias - measured as the male:female ratio in expression for each gene - evolves twice as fast on the Z chromosome vs. autosomes, but otherwise, Z gene expression does not evolve at different rates in males vs. females. Most Z-linked genes are male-biased in their expression, though some exhibit roughly equal patterns of expression. These sex-balanced genes are not skewed in their rate of evolution, contrary to the hypothesis that some genes experience selection for balance and therefore may evolve more slowly. Finally, the degree of sex bias in gene expression evolves more quickly along obligate-cavity nesting lineages, suggesting that changes in sex-specific ecological selection shape the evolution of brain sex differences, or lack thereof. Together, these tools and results provide new insights on the interplay between sex and gene expression evolution.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».