Data from: Beauty in the eyes of the beholders: color vision is tuned to mate preference in the Trinidadian guppy (Poecilia reticulata)
Notice bibliographique
Résumé
A broad range of animals use visual signals to assess potential mates, and the theory of sensory exploitation suggests variation in visual systems drives mate preference variation due to sensory bias. Trinidadian guppies (Poecilia reticulata), a classic system for studies of the evolution of female mate choice, provide a unique opportunity to test this theory by looking for co-variation in visual tuning, light environment, and mate preferences. Female preference co-evolves with male coloration, such that guppy females from ‘low predation’ environments have stronger preferences for males with more orange/red coloration than do females from ‘high predation’ environments. Here we show that color vision also varies across populations, with ‘low’ predation guppies investing more of their color vision to detect red/orange coloration. In independently colonized watersheds, guppies expressed higher levels of both LWS-1 and LWS-3 (the most abundant LWS opsins) in ‘low predation’ populations than ‘high predation’ populations at a time that corresponds to differences in cone cell abundance. We also observed that the frequency of a coding polymorphism differed between high and low predation populations. Together this shows that the variation underlying preference could be explained by simple changes in expression and coding of opsins, providing important candidate genes to investigate the genetic basis of variation in this model system.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,011 |
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 ».