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Enregistrement W6940002114 · doi:10.6084/m9.figshare.c.6824126

Supplementary material from "A predominant role of genotypic variation in both expression of sperm competition genes and paternity success in <i>Drosophila melanogaster</i>"

2023· other· en· W6940002114 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2023
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSperm competitionSpermGenotypeGenetic variationCompetition (biology)GenePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sperm competition is a crucial aspect of male reproductive success in many species, including Drosophila melanogaster, and seminal fluid proteins (Sfps) can influence sperm competitiveness. However, the combined effect of environmental and genotypic variation on sperm competition genes' expression remains poorly understood. Here, we used Drosophila Genetic Reference Panel (DGRP) inbred lines and manipulated developmental population density (i.e. larval density) to test the effects of genotype, environment and genotype-by-environment interactions (GEI) on the expression of the known sperm competition genes Sex Peptide, Acp36DE and CG9997. High larval density resulted in reduced adult body size, but expression of sperm competition genes remained unaffected. Furthermore, we found no significant GEI but genotypic effects in the expression of SP and Acp36DE. Our results also revealed GEI for relative competitive paternity success (second male paternity; P2), with genes’ expression positively correlated with P2. Given the effect of genotype on genes' expression, we conducted a genome-wide association study (GWAS) and identified polymorphisms in putative cis-regulatory elements as predominant factors regulating the expression of SP and Acp36DE. The association of genotypic variation with sperm competition outcomes, and the resilience of sperm competition genes’ expression against environmental challenges, demonstrates the importance of genome variation background in reproductive fitness.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,613
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6130,182

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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