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Enregistrement W6910984765 · doi:10.5061/dryad.t7t5r

Data from: Sexual antagonism for resistance and tolerance to infection in Drosophila melanogaster

2014· dataset· en· W6910984765 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2014
Typedataset
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueInvertebrate Immune Response Mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPleiotropySexual dimorphismDrosophila melanogasterGenetic variationHuman evolutionary geneticsHeritabilityResistance (ecology)Quantitative geneticsDrosophila (subgenus)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical task in evolutionary genetics is to explain the persistence of heritable variation in fitness-related traits such as immunity. Ecological factors can maintain genetic variation in immunity, but less is known about the role of other factors, such as antagonistic pleiotropy, on immunity. Sexually dimorphic immunity—with females often being more immune-competent—may maintain variation in immunity in dioecious populations. Most eco-immunological studies assess host resistance to parasites rather than the host's ability to maintain fitness during infection (tolerance). Distinguishing between resistance and tolerance is important as they are thought to have markedly different evolutionary and epidemiological outcomes. Few studies have investigated tolerance in animals, and the extent of sexual dimorphism in tolerance is unknown. Using males and females from 50 Drosophila melanogaster genotypes, we investigated possible sources of genetic variation for immunity by assessing both resistance and tolerance to the common bacterial pathogen Pseudomonas aeruginosa. We found evidence of sexual dimorphism and sexual antagonism for resistance and tolerance, and a trade-off between the two traits. Our findings suggest that antagonistic pleiotropy may be a major contributor to variation in immunity, with implications for host–parasite coevolution.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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