The Developmental Environment Mediates Adult Seminal Proteome Allocation in Male <i>Drosophila melanogaster</i>
Notice bibliographique
Résumé
Early life conditions can have long-lasting effects on fitness. In insects, larval crowding increases intraspecific competition, shaping adult phenotypes and influencing male reproductive success in pre- and post-mating competition. Although some larval crowding effects on seminal fluid protein (Sfp) allocation are known, studies often focus on a small subset of Sfps and overlook male-female interactions. A comprehensive understanding of how male and female larval environments interact to influence seminal proteome composition and transfer is still lacking. Here, we manipulated Drosophila melanogaster larval crowding (low vs. high) to generate large and small adults and mated individuals in a fully factorial design. We then measured Sfp production, composition and transfer. Large males produced relatively higher quantities of Sfps. However, small males transferred greater quantities of a subset of Sfps. When examining proteins individually, 10 Sfps were transferred at significantly higher abundances by small males than large males. Our findings suggest that small males invest more per mating, potentially due to fewer mating opportunities or cues of high larval density influencing reproductive strategies. This study provides new insights into early life effects on ejaculate allocation in D. melanogaster, highlighting physiological and behavioural responses to developmental conditions. Understanding these mechanisms offers valuable perspectives on reproductive strategies and fitness trade-offs in insects.
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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 | 0,000 |
| 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 ».