Inbreeding Affects on Beetle Clustering
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Red Flour Beetle (Tribolium castaneum; Coleoptera: Tenebrionidae) is a common pest in many grain mills (Baldwin and Fasulo 2010) and found wherever grains or other dried foods are stored (Schröder 2008). The Red Flour Beetle ”facilitates genetic analysis with ease of culture, a short life cycle, high fecundity and facility for genetic crosses, allowing efficient genetic screens (Schröder 2008).” This can allow for them to have a strong genetic code the longer that they are bred in the lab. So, for this experiment we will be trying to see what affect inbreeding has on the aggregation behavior in the Red Flour Beetle. The purpose of this experiment is to see how genetic background influences grouping behavior. Two different strains of Tribolium castaneum were used in this experiment. The one strain used was the Hudson Red Flour Beetle which originates from Hudson, Kansas. They have been bred in the lab for 10 years. The other beetle that was used is the NDG Red Flour Beetle, which originates from Manitoba, Canada and has been in the lab 30 years. After completing this experiment, our findings are that the Hudson are considerably more light sensitive than the Hudson and as soon as light hit them they become very active. There was a noticeably higher percentage of NDG beetles that would cluster together and when they clustered they only clustered with their own strain. This leads us to believe that the NDG beetles have stronger aggregation behavior due to the significant amount of time they have been in lab breeding, compared to the Hudson beetle. The inbreeding that occurred might of allowed for the beetles to develop a more similar genetic code that allows them to group together more easily.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle