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Mecanismo principal de la evolución del dimorfismo sexual.

Mecanismo principal de la evolución del dimorfismo sexual.


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El dimorfismo sexual es muy común y (normalmente) requiere la evolución de la variación / regulación genética específica del sexo, por lo que la correlación genética entre los sexos puede ser <1. ¿Existe consenso sobre cómo se propaga predominantemente este tipo de variación?

Puedo ver que podría evolucionar por deriva y selección y espero que sea predominantemente a través de la selección (selección sexualmente antagónica para diferentes genotipos óptimos). Normalmente asociamos las diferencias sexuales en los rasgos con las diferencias sexuales en la selección (ecológica, selección sexual ...).


El dimorfismo sexual evoluciona, como sospecha, a través de la selección natural, específicamente la selección sexual (que veo como una forma de selección natural). La deriva genética, por definición, es aleatoria. Es muy poco probable que los cambios aleatorios de las frecuencias alélicas conduzcan a la evolución constante de las diferencias fenotípicas entre machos y hembras.

La selección sexual, por otro lado, puede conducir a una rápida evolución de las características sexuales secundarias (dimorfismo sexual). Si considera la selección natural en un sentido amplio, los rasgos de un organismo afectan la supervivencia pero no garantizan la reproducción. Las personas que viven más tiempo tienen un aumento oportunidad de reproducirse con más frecuencia, pero esto no significa que el organismo realmente voluntad se reproducen con más frecuencia que cualquier otro individuo. Por el contrario, la selección sexual actúa directamente sobre el éxito del apareamiento. Si una hembra elige a un macho basándose en sus caracteres sexuales secundarios, ese macho se apareará. Su aptitud (descendencia producida) aumentará en relación con los machos que no son elegidos y no se aparean. Esto puede llevar a una selección sexual desbocada de rasgos masculinos e incluso a la especiación.

Tiene razón en que la selección sexual es el resultado de un conflicto sexual. Este conflicto puede surgir porque las hembras invierten una cantidad considerable de energía en relativamente pocos huevos. Por lo tanto, le beneficia ser selectiva con sus compañeros. Si elige mal, su condición física puede disminuir bastante. Por otro lado, los machos pueden producir grandes cantidades de esperma rápidamente y con un bajo costo energético. Si un hombre desperdicia esperma en una mujer genéticamente pobre, su aptitud no se reduce realmente. Puede aparearse rápidamente con otras hembras a bajo costo.

Referencias

Cualquier texto evolutivo. Cubren los conceptos básicos de la selección sexual con cierto detalle.

Gavrilets, S. 2000. Rápida evolución de las barreras reproductivas impulsadas por el conflicto sexual. Nature 403: 886-889.

Hosken, D.J. y P. Stockley. 2005. Conflicto sexual. Biología actual 15: R535-R536.

Lande, R. 1981. Modelos de especiación por selección sexual sobre rasgos poligénicos. Actas de la Academia Nacional de Ciencias de EE. UU. 78: 3721-3725.


  • La selección sexual a menudo resulta en el desarrollo de características sexuales secundarias, que ayudan a maximizar el éxito reproductivo de una especie, pero no brindan ningún beneficio de supervivencia.
  • El principio de la desventaja establece que solo los mejores machos sobreviven a los riesgos de los rasgos que en realidad pueden ser perjudiciales para una especie, por lo tanto, son más aptos como compañeros de apareamiento.
  • En la hipótesis de los buenos genes, las hembras elegirán machos que muestren rasgos impresionantes para asegurarse de transmitir la superioridad genética a su descendencia.
  • Los dimorfismos sexuales, diferencias morfológicas obvias entre los sexos de una especie, surgen cuando hay más variación en el éxito reproductivo de machos o hembras.
  • dimorfismo sexual: una diferencia física entre individuos masculinos y femeninos de la misma especie
  • selección sexual: un tipo de selección natural, donde los miembros de los sexos adquieren formas distintas porque los miembros eligen parejas con características particulares o porque la competencia por parejas con ciertas características tiene éxito
  • principio de desventaja: una teoría que sugiere que los animales de mayor aptitud biológica señalan este estado a través de un comportamiento o morfología que efectivamente reduce sus posibilidades de supervivencia

La mayoría de los animales son sexualmente dimórficos, pero los diferentes taxones tienen diferentes rasgos específicos de sexo. A pesar de las grandes diferencias en el control genético del desarrollo sexual entre los linajes animales, se ha demostrado que la familia de factores de transcripción relacionados con doublesex / mab-3 (Dmrt) está involucrada en la diferenciación específica del sexo en todos los animales que se han estudiado. En los últimos años las funciones de Dmrt Los genes se han caracterizado en muchos grupos de animales, abriendo el camino a una amplia perspectiva comparativa. Esta revisión se centra en las similitudes y diferencias en las funciones de Dmrt genes en todo el reino animal. Destaco una serie de temas comunes en el desarrollo sexual de diferentes taxones, analizo cómo Dmrt los genes han adquirido nuevos roles durante la evolución animal y muestran cómo han contribuido al origen de nuevos rasgos específicos del sexo.

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Resultados

Análisis genético

De los 12.071 genes investigados, detectamos una variación genética significativa en 10.489 genes, similar a los resultados obtenidos por Ayroles et al. (2009). No consideramos más los genes no significativos. Dimorfismo de expresión del Ith gen se cuantifica como D i ⁠, la diferencia entre las medias de log2-expresión de genes masculinos y femeninos transformados. De los genes significativos, 1447 tenían sesgo masculino (MB: D i & gt 1 ⁠, una proporción de expresión de hombre a mujer mayor de 2), 2073 tenían sesgo femenino (FB: D i & lt - 1 ⁠, una proporción menor de 0,5) , y los restantes 6,979 genes tenían una expresión relativamente insesgada (UB: | D | i ≤ 1 ⁠, dentro de un factor de dos entre los sexos).

¿Qué aspectos de G se correlacionan con el dimorfismo de la transcripción?

Bajo la conocida hipótesis de que SAS impulsa la evolución del dimorfismo, las ecuaciones (3) y (6) predicen que el valor absoluto del dimorfismo sexual, | D | ⁠, se relacionará positivamente con g ¯ y negativamente con r M F ⁠, siempre que GRAMO La matriz es consistente en una escala de tiempo evolutiva relevante. Además, r ¯ w y r ¯ b tienen efectos contradictorios sobre el cambio en el dimorfismo. Su efecto neto puede ser positivo o negativo. Si la selección concordante sexualmente (SCS) influye en el dimorfismo, la ecuación (4) muestra que las diferencias en las variaciones genéticas masculinas y femeninas deben correlacionarse positivamente con | D | ⁠, mientras que la ecuación (7) predice que el valor absoluto de las diferencias medias de las correlaciones intra- (| r ¯ δ w |) y entre sexos (| r ¯ δ b |) también debe tener una correlación positiva con | D | ⁠. Además, varios autores (Mank et al. 2008 Assis et al. 2012 Griffin et al. 2013 Dean y Mank 2016) han demostrado que el nivel medio de expresión génica, E ¯ ⁠, y el grado de especificidad tisular, τ (Yanai et al. 2005), están relacionados con | D | ⁠.

La matriz de correlación de Pearson de log ⁡ 10 (| D | + 0.01) y estos predictores, calculados a partir de la matriz de covarianza muestral de las medias lineales específicas del sexo para los 10,489 genes, GRAMO*, se muestra en la tabla complementaria S1, Material complementario en línea. Tenga en cuenta que las pruebas estadísticas de asociación no son válidas para estos datos, ya que los datos de expresión subyacentes no se estiman de forma independiente para cada gen. Estas relaciones son no lineales y, en algunos casos, no monotónicas, como se muestra en la figura 1 para la relación entre el dimorfismo y un subconjunto de estas variables predictoras. Las relaciones predichas de r M F y log ⁡ 10 (g ¯) con dimorfismo bajo SAS son evidentes. Además, r ¯ w tiene una fuerte relación positiva con el dimorfismo, lo que sugiere que los efectos de las correlaciones entre rasgos dentro del sexo inundan los de las correlaciones entre rasgos entre sexos capturados por r ¯ b (ver ecuación 6). Ambos log ⁡ 10 (| m - f |) y | r ¯ δ w | tienen claras relaciones positivas con el dimorfismo como se predice en SCS (ecuaciones 4 y 7).

Gráficos de distribución exploratoria, densidad y tendencia suavizada para log ⁡ 10 (| Δ | + 0.01) y aspectos potencialmente predictivos de la GRAMO matriz. Elegimos la función ggpairs del paquete R (R Core Team 2020) GGally (Wickham 2016 Schloerke et al. 2020) para visualizar la distribución y correlaciones entre variables. Estas funciones utilizan la gramática de la filosofía gráfica (Wilkinson 2005) y enfatizan la visualización sobre la cuantificación. Las gráficas en diagonal son gráficas de densidad en las que el eje horizontal está en la escala que se muestra en la parte inferior de la gráfica, mientras que el eje vertical está escalado a la densidad máxima. Todos los demás gráficos utilizan los ejes que se muestran a la izquierda como etiqueta del eje vertical y debajo de la figura como etiqueta del eje horizontal. Las estimaciones de densidad en los paneles de la diagonal son estimaciones de densidad del núcleo calculadas en la función geom_density en ggplot2. Las gráficas por encima de la diagonal son funciones ± IC del 95% calculadas en ggplot2, que llama a un modelo aditivo generalizado en el paquete R mgcv. Los gráficos debajo de la diagonal se visualizaron mediante estimaciones de kernel 2D calculadas por la función geom_point_2d en el paquete R MASS (Venables y Ripley 2002). La escala de color se basa en cuantiles de densidad local y, en consecuencia, la escala varía de un panel a otro. Todos los cálculos se realizan utilizando los parámetros predeterminados de la función.

Gráficos de distribución exploratoria, densidad y tendencia suavizada para log ⁡ 10 (| Δ | + 0.01) y aspectos potencialmente predictivos de la GRAMO matriz. Elegimos la función ggpairs del paquete R (R Core Team 2020) GGally (Wickham 2016 Schloerke et al. 2020) para visualizar la distribución y las correlaciones entre las variables. Estas funciones utilizan la gramática de la filosofía gráfica (Wilkinson 2005) y enfatizan la visualización sobre la cuantificación. Las gráficas en diagonal son gráficas de densidad en las que el eje horizontal está en la escala que se muestra en la parte inferior de la gráfica, mientras que el eje vertical está escalado a la densidad máxima. Todos los demás gráficos utilizan los ejes que se muestran a la izquierda como etiqueta del eje vertical y debajo de la figura como etiqueta del eje horizontal. Las estimaciones de densidad en los paneles de la diagonal son estimaciones de densidad del núcleo calculadas en la función geom_density en ggplot2. Las gráficas por encima de la diagonal son funciones ± IC del 95% calculadas en ggplot2, que llama a un modelo aditivo generalizado en el paquete R mgcv. Los gráficos debajo de la diagonal se visualizaron mediante estimaciones de kernel 2D calculadas por la función geom_point_2d en el paquete R MASS (Venables y Ripley 2002). La escala de color se basa en cuantiles de densidad local y, en consecuencia, la escala varía de un panel a otro. Todos los cálculos se realizan utilizando los parámetros predeterminados de la función.

Estas relaciones crudas son confusas, como lo sugieren las complejas relaciones entre las variables predictoras evidentes en la tabla complementaria S1, el material complementario en línea y la figura 1. Para ayudar a desenredar estos factores, usamos regresión múltiple del dimorfismo sexual, medido como log ⁡ 10 (| D | + 0.01) ⁠, en las otras variables, bootstrap al nivel de líneas endogámicas. Los resultados se muestran en la tabla 1. El modelo explica el 40% de la variación en el dimorfismo. Tanto la expresión media E ¯ como la especificidad tisular τ tienen efectos positivos consistentes sobre el dimorfismo, como lo demuestran los signos positivos de los cuantiles bootstrap. Log 10 (g ¯), r M F y r ¯ w explican 2.1%, 15.5% y 6.7% de la varianza en log ⁡ 10 (| D | + 0.01) ⁠, respectivamente. Además, también existe una relación positiva consistente de log ⁡ 10 (| m - f |) con log ⁡ 10 (| D | + 0.01) ⁠, como se esperaba en SCS, lo que explica el 1.1% de la varianza. Propiedades de expresión E ¯ y τ también tienen relaciones positivas significativas con log ⁡ 10 (| D | + 0.01) ⁠, explicando 3.2% y 3.5% de la variación.

Estimaciones de pendientes de regresión múltiple de log ⁡ 10 (| D | + 0.01) en características de expresión, bootstrap sobre genes.

. . Todos los genes. Sesgado d. . Imparcial d. .
Parámetro a. Pred. B . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 .
E ¯ 0.040.03, 0.053.20.030.02, 0.036.20.030.03, 0.041.8
τ 0.780.49, 0.963.50.990.82, 1.1232.6−0.01 −0.10, 0.10 0.0
log ⁡ 10 (g ¯) A + 0.200.02, 0.342.10.05 −0.04, 0.11 0.8 0.140.10, 0.191.2
r ¯ M F A- −0.63−0.76, −0.4815.5−0.10−0.15, −0.044.5−0.28−0.38, −0.192.3
log ⁡ 10 (| m - f |) C + 0.110.07, 0.161.1 0.00 −0.02, 0.02 0.3 0.040.02, 0.070.4
r ¯ w ¿A? 4.812.99, 7.666.70.410.19, 0.600.3−0.95 −2.13, 0.50 4.2
r ¯ b ¿A? 0.03 −1.52, 1.41 0.1 0.09 −0.08, 0.30 0.2 0.15 −0.49, 0.96 0.0
| r ¯ δ w | C + 3.72 −6.10, 14.23 1.8 0.01 −0.44, 0.52 1.3 1.17 −1.58, 5.59 0.6
log ⁡ 10 (| r ¯ δ b | + 0.01) C + −0.09 −0.23, 0.20 0.0 −0.00 −0.08, 0.13 0.4 −0.07 −0.14, 0.01 0.1
. . Todos los genes. Sesgado d. . Imparcial d. .
Parámetro a. Pred. B . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 .
E ¯ 0.040.03, 0.053.20.030.02, 0.036.20.030.03, 0.041.8
τ 0.780.49, 0.963.50.990.82, 1.1232.6−0.01 −0.10, 0.10 0.0
log ⁡ 10 (g ¯) A + 0.200.02, 0.342.10.05 −0.04, 0.11 0.8 0.140.10, 0.191.2
r ¯ M F A- −0.63−0.76, −0.4815.5−0.10−0.15, −0.044.5−0.28−0.38, −0.192.3
log ⁡ 10 (| m - f |) C + 0.110.07, 0.161.1 0.00 −0.02, 0.02 0.3 0.040.02, 0.070.4
r ¯ w ¿A? 4.812.99, 7.666.70.410.19, 0.600.3−0.95 −2.13, 0.50 4.2
r ¯ b ¿A? 0.03 −1.52, 1.41 0.1 0.09 −0.08, 0.30 0.2 0.15 −0.49, 0.96 0.0
| r ¯ δ w | C + 3.72 −6.10, 14.23 1.8 0.01 −0.44, 0.52 1.3 1.17 −1.58, 5.59 0.6
log ⁡ 10 (| r ¯ δ b | + 0.01) C + −0.09 −0.23, 0.20 0.0 −0.00 −0.08, 0.13 0.4 −0.07 −0.14, 0.01 0.1

Nota.- A, predicción antagónica C, predicción concordante ?, se predice que tanto r ¯ w como r ¯ b afectarán al dimorfismo bajo SAS, pero el signo de estos efectos depende de los detalles de la selección.

Los símbolos de parámetros explicados en el texto r ¯ w y r ¯ b generalizan los parámetros de selección indirecta definidos en la ecuación (6) para incluir la media de las correlaciones promedio dentro del sexo de todos los rasgos con la expresión del gen focal, mientras que | r ¯ δ w | y | r ¯ δ b | generalice los de la ecuación (7) para incluir los valores absolutos de las diferencias medias de todas las correlaciones dentro del sexo con el gen focal, o las diferencias en las correlaciones entre sexos que involucran al gen focal. | r ¯ δ b | se transformó logarítmicamente para minimizar la influencia de las observaciones con valores excepcionalmente altos.

Signo predicho de relaciones con log ⁡ 10 (| D | + 0.01) bajo selección concordante o antagónica.

Cuantiles de 1000 remuestreos bootstrap a nivel de línea endogámica. Cuando los cuantiles de arranque del 95% tienen un signo consistente, consideramos que los efectos son estadísticamente significativos. Los valores significativos se muestran en negrita.

Los genes sesgados tienen | D | & gt 1 ⁠ Genes imparciales | D | ≤ 1 ⁠.

Estimaciones de pendientes de regresión múltiple de log ⁡ 10 (| D | + 0.01) en características de expresión, bootstrap sobre genes.

. . Todos los genes. Sesgado d. . Imparcial d. .
Parámetro a. Pred. B . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 .
E ¯ 0.040.03, 0.053.20.030.02, 0.036.20.030.03, 0.041.8
τ 0.780.49, 0.963.50.990.82, 1.1232.6−0.01 −0.10, 0.10 0.0
log ⁡ 10 (g ¯) A + 0.200.02, 0.342.10.05 −0.04, 0.11 0.8 0.140.10, 0.191.2
r ¯ M F A- −0.63−0.76, −0.4815.5−0.10−0.15, −0.044.5−0.28−0.38, −0.192.3
log ⁡ 10 (| m - f |) C + 0.110.07, 0.161.1 0.00 −0.02, 0.02 0.3 0.040.02, 0.070.4
r ¯ w ¿A? 4.812.99, 7.666.70.410.19, 0.600.3−0.95 −2.13, 0.50 4.2
r ¯ b ¿A? 0.03 −1.52, 1.41 0.1 0.09 −0.08, 0.30 0.2 0.15 −0.49, 0.96 0.0
| r ¯ δ w | C + 3.72 −6.10, 14.23 1.8 0.01 −0.44, 0.52 1.3 1.17 −1.58, 5.59 0.6
log ⁡ 10 (| r ¯ δ b | + 0.01) C + −0.09 −0.23, 0.20 0.0 −0.00 −0.08, 0.13 0.4 −0.07 −0.14, 0.01 0.1
. . Todos los genes. Sesgado d. . Imparcial d. .
Parámetro a. Pred. B . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 . Mediana. Cuantiles c 2,5%, 97,5%. R 2 .
E ¯ 0.040.03, 0.053.20.030.02, 0.036.20.030.03, 0.041.8
τ 0.780.49, 0.963.50.990.82, 1.1232.6−0.01 −0.10, 0.10 0.0
log ⁡ 10 (g ¯) A + 0.200.02, 0.342.10.05 −0.04, 0.11 0.8 0.140.10, 0.191.2
r ¯ M F A- −0.63−0.76, −0.4815.5−0.10−0.15, −0.044.5−0.28−0.38, −0.192.3
log ⁡ 10 (| m - f |) C + 0.110.07, 0.161.1 0.00 −0.02, 0.02 0.3 0.040.02, 0.070.4
r ¯ w ¿A? 4.812.99, 7.666.70.410.19, 0.600.3−0.95 −2.13, 0.50 4.2
r ¯ b ¿A? 0.03 −1.52, 1.41 0.1 0.09 −0.08, 0.30 0.2 0.15 −0.49, 0.96 0.0
| r ¯ δ w | C + 3.72 −6.10, 14.23 1.8 0.01 −0.44, 0.52 1.3 1.17 −1.58, 5.59 0.6
log ⁡ 10 (| r ¯ δ b | + 0.01) C + −0.09 −0.23, 0.20 0.0 −0.00 −0.08, 0.13 0.4 −0.07 −0.14, 0.01 0.1

Nota.- A, predicción antagónica C, predicción concordante ?, se predice que tanto r ¯ w como r ¯ b afectarán al dimorfismo bajo SAS, pero el signo de estos efectos depende de los detalles de la selección.

Los símbolos de parámetros explicados en el texto r ¯ w y r ¯ b generalizan los parámetros de selección indirecta definidos en la ecuación (6) para incluir la media de las correlaciones medias dentro del sexo de todos los rasgos con la expresión del gen focal, mientras que | r ¯ δ w | y | r ¯ δ b | generalice los de la ecuación (7) para incluir los valores absolutos de las diferencias medias de todas las correlaciones dentro del sexo con el gen focal, o las diferencias en las correlaciones entre sexos que involucran al gen focal. | r ¯ δ b | se transformó logarítmicamente para minimizar la influencia de las observaciones con valores excepcionalmente altos.

Signo predicho de relaciones con log ⁡ 10 (| D | + 0.01) bajo selección concordante o antagónica.

Cuantiles de 1000 remuestreos bootstrap a nivel de línea endogámica. Cuando los cuantiles de arranque del 95% tienen un signo consistente, consideramos que los efectos son estadísticamente significativos. Los valores significativos se muestran en negrita.

Los genes sesgados tienen | D | & gt 1 ⁠ Genes imparciales | D | ≤ 1 ⁠.

Los análisis separados de los genes sesgados (| D | & gt 1) muestran que la GRAMO las propiedades de la matriz son mucho menos predictivas del dimorfismo en este subconjunto. E ¯ y τ siguen siendo importantes, y el papel de τ es mucho más fuerte en esta clase de genes, lo que explica el 32,6% de la variación. De El GRAMO Las propiedades de la matriz, r M F y r ¯ w siguen siendo predictores consistentes de dimorfismo, aunque la varianza explicada es mucho menor que en todo el conjunto de datos. El análisis de los genes relativamente insesgados (| D | ≤ 1) muestra que E ¯ es nuevamente un predictor significativo, pero τ no es. GRAMO Las propiedades de la matriz que se espera covarían con log ⁡ 10 (| D | + 0.01) tanto en SAS como en SCS son significativas en este subconjunto, las relaciones con log ⁡ 10 (g ¯) y r MF sugieren la acción de SAS, mientras que la relación positiva con log ⁡ 10 (| m - f |) es consistente con SCS. Todas estas variables explicaron una pequeña proporción de la varianza en el dimorfismo. En conjunto, estos resultados indican una fuerte firma de SAS pasado en todo el rango de valores de dimorfismo, y un efecto más modesto de SCS que es más fuerte para rasgos que tienen cantidades más pequeñas de dimorfismo.

Innocenti y Morrow (2010) estimaron la selección en la expresión para un subconjunto de las transcripciones en nuestro conjunto de datos, pero desafortunadamente no informaron los tamaños del efecto de selección. Las transcripciones con un sexo significativo por interacciones de aptitud (sus modelos utilizaron la transcripción como la variable dependiente) experimentan algo de SAS, mientras que aquellas con un efecto principal significativo de aptitud experimentan alguna SCS. Tenga en cuenta que la selección puede incluir componentes tanto concordantes como antagónicos (Cheng y Houle 2020). Cuando la identidad de genes con un efecto principal de aptitud, o una interacción sexo por aptitud, se ingresaron como predictores en el modelo de regresión múltiple, estos términos tuvieron pequeños efectos negativos en | D | (mediana, percentiles 2,5 y 97,5: efecto principal B= −0.034, −0.056, −0.011 interacción B= −0,057, −0,073, −0,034). Quizás lo más importante es que las estimaciones de los parámetros que se muestran en la tabla 1 se mantuvieron esencialmente sin cambios por los indicadores del efecto de la aptitud. No existe una relación clara entre la selección medida en el laboratorio por Innocenti y Morrow (2010) y el dimorfismo. Una posible explicación de la relación negativa entre selección y dimorfismo es que el estudio de Innocenti y Morrow tenía mayor poder para detectar la selección en transcripciones menos dimórficas.

Análisis genético cuantitativo de la expresión genética

Ayroles et al. (2009) midieron la expresión génica en solo 40 líneas endogámicas, lo que impide estimar una GRAMO matriz para más de un pequeño número de rasgos. Para elegir estos rasgos, realizamos análisis de componentes principales dentro de las clases de genes masculinos, femeninos y relativamente insesgados, como se describe en los Métodos. A través de análisis exploratorios descritos en los resultados complementarios, Material complementario en línea, elegimos los dos primeros PC de genes con sesgo masculino (MB simbolizado) y de genes con sesgo femenino (FB), y los primeros cuatro PC de genes relativamente no sesgados (UB) . Estos análisis no revelaron evidencia de variación genética en la expresión femenina de genes MB, o de expresión masculina de genes FB, lo que sugiere que la selección directa para alterar la expresión en el sexo de baja expresión será relativamente ineficaz. En consecuencia, eliminamos estos rasgos de GRAMO. Los módulos transcripcionales inferidos por Ayroles et al. (2009) generalmente no se asocian con las PC de clase de sesgo sexual que se utilizan en el análisis genético cuantitativo (véanse los métodos complementarios, los resultados y la tabla S4, Material complementario en línea).

El modelo que mejor se ajusta sugirió que la variación genética en los 12 rasgos se puede explicar bien mediante un modelo de 9 dimensiones, lo que da como resultado el GRAMO matriz que se muestra en la tabla 2. El conjunto de datos resultante consistió en 12 rasgos, aunque solo se estimaron los cuatro rasgos UB (UB1 – UB4) en ambos sexos. Por lo tanto, solo las partes de la tabla 2 que involucran estos rasgos (delineados en recuadros) corresponden a Lande (1980),B matriz. Para estos rasgos UB, r M F promedia 0.82. Esto es más alto que el valor promedio de 0,75 encontrado en una revisión de estudios anteriores (Poissant et al. 2010), y mucho más alto que el promedio rMF valor de estimado en Griffin et al. (2013). Tres de estas correlaciones son menos de 3 SE a partir de una correlación perfecta de 1, lo que sugiere que puede haber muy poca variación para generar respuestas opuestas en los sexos para estos rasgos (Sztepanacz y Blows 2017).

Matrices de correlación y covarianza genética de los 12 análisis de rasgos.

Matrices de correlación y covarianza genética de los 12 análisis de rasgos.

Tabla 2. Matrices de correlación y covarianza genética de los 12 análisis de rasgos.

Nota: las variaciones genéticas se muestran en negrita en la diagonal principal. Las correlaciones genéticas están por encima de la diagonal principal y las covarianzas genéticas están por debajo. Los errores estándar de muestreo se muestran en cursiva en la línea debajo de las estimaciones. Los recuadros describen el GRAMOMETRO, GRAMOF, y B submatrices para los cuatro rasgos relativamente insesgados donde estimamos las covarianzas entre los rasgos en ambos sexos. Los elementos diagonales de B se muestran en negrita y cursiva.

Tabla 2. Matrices de correlación y covarianza genética de los 12 análisis de rasgos.

Nota: las variaciones genéticas se muestran en negrita en la diagonal principal. Las correlaciones genéticas están por encima de la diagonal principal y las covarianzas genéticas están por debajo. Los errores estándar de muestreo se muestran en cursiva en la línea debajo de las estimaciones. Los recuadros describen el GRAMOMETRO, GRAMOF, y B submatrices para los cuatro rasgos relativamente insesgados donde estimamos las covarianzas entre los rasgos en ambos sexos. Los elementos diagonales de B se muestran en negrita y cursiva.

El examen de la tabla 2 también revela varias otras correlaciones indicativas de limitaciones en la evolución de la expresión génica sesgada. El más sorprendente de ellos es la expresión femenina de FB1 y de UB1 donde r = - 0,96 ⁠. Además, muchas de las correlaciones entre los rasgos MB y la expresión masculina de los rasgos relativamente insesgados tienen valores absolutos en la vecindad de 0.4-0.5, al igual que la correlación de FB2 con la expresión femenina de UB3. Estos elementos muestran el potencial de restricciones complejas entre genes no sesgados y sesgados.

Respuestas previstas a la selección

Nosotros usamos GRAMO para predecir los efectos de la selección actual sobre los cambios en el dimorfismo desde su nivel actual. Predijimos las respuestas a versiones simétricas antagónicas y concordantes de cinco gradientes de selección diferentes: selección direccional en cada uno de los cuatro rasgos UB individualmente, y selección direccional en los cuatro simultáneamente con los resultados que se muestran en la tabla 3. Mostramos dos estimaciones diferentes de la cantidad de evolución bajo cada régimen selectivo. Evolucionabilidad, mi, es la respuesta en la dirección del gradiente de selección, mientras que la responsabilidad, R, es la duración de la respuesta total a la selección (Hansen y Houle 2008). Como se esperaba de lo positivo rMF, las respuestas a la selección de SCS son en general mayores que las respuestas a SAS.

Respuestas de rasgos de expresión relativamente imparcial a la selección de antagonista (A) y concordante (C) de igual fuerza (‖ β ‖ = 1) ⁠.

. Antagonista b. Concordante c. UB ‖ Δ ‖ d. Correlación vectorial. Δ z ¯ M frente a. Δ z ¯ F.
Sel. una . mi . R . mi . R . UNA . C . relación. UNA . C .
UB1 35.6 (21.0–52.9) 60.6 (35.6–89.2) 90.8 (53.1–133.7) 104.7 (62.9–155.0) 27.4 (16.3–40.5) 31.2 (16.0–49.4) 0.87 (0.66–1.26) 0,27 (−0,22 a 0,60) 0.83 (0.65–0.97)
UB2 7.9 (4.1–12.7) 24.9 (14.0–38.2) 87.7 (55.1–132.0) 94.1 (60.0–140.6) 10.4 (5.7–16.1) 16.1 (6.6–29.7) 0.63 (0.34–1.46) 0,34 (−0,09 a 0,60) 0.89 (0.73–0.98)
UB3 4.2 (1.9–7.5) 15.2 (6.8–24.9) 84.4 (50.6–125.7) 88.6 (54.0–130.1 6.3 (2.8–10.6) 7.5 (3.0–16.5) 0.81 (0.29–2.24) 0,33 (−0,30 a 0,73) 0.97 (0.88–1.00)
UB4 7.0 (3.7–11.5) 16.2 (8.9–25.8) 73.0 (45.2–108.8) 77.4 (48.5–114.3) 6.2 (3.2–10.7) 7.2 (2.3–18.7) 0.86 (0.28–2.85) 0,39 (−0,52 a 0,80) 0.97 (0.82–1.00)
UB 27.6 (17.3–40.4) 48.9 (28.4–73.3) 70.4 (44.7–103.5) 75.9 (48.7–110.6) 23.8 (14.7–34.7) 13.2 (3.8–26.2) 1.80 (0.93–5.42) 0,10 (−0,46 a 0,46) 0.92 (0.80–0.99)
. Antagonista b. Concordante c. UB ‖ Δ ‖ d. Correlación vectorial. Δ z ¯ M frente a. Δ z ¯ F.
Sel. una . mi . R . mi . R . UNA . C . relación. UNA . C .
UB1 35.6 (21.0–52.9) 60.6 (35.6–89.2) 90.8 (53.1–133.7) 104.7 (62.9–155.0) 27.4 (16.3–40.5) 31.2 (16.0–49.4) 0.87 (0.66–1.26) 0,27 (−0,22 a 0,60) 0.83 (0.65–0.97)
UB2 7.9 (4.1–12.7) 24.9 (14.0–38.2) 87.7 (55.1–132.0) 94.1 (60.0–140.6) 10.4 (5.7–16.1) 16.1 (6.6–29.7) 0.63 (0.34–1.46) 0,34 (−0,09 a 0,60) 0.89 (0.73–0.98)
UB3 4.2 (1.9–7.5) 15.2 (6.8–24.9) 84.4 (50.6–125.7) 88.6 (54.0–130.1 6.3 (2.8–10.6) 7.5 (3.0–16.5) 0.81 (0.29–2.24) 0,33 (−0,30 a 0,73) 0.97 (0.88–1.00)
UB4 7.0 (3.7–11.5) 16.2 (8.9–25.8) 73.0 (45.2–108.8) 77.4 (48.5–114.3) 6.2 (3.2–10.7) 7.2 (2.3–18.7) 0.86 (0.28–2.85) 0,39 (−0,52 a 0,80) 0.97 (0.82–1.00)
UB 27.6 (17.3–40.4) 48.9 (28.4–73.3) 70.4 (44.7–103.5) 75.9 (48.7–110.6) 23.8 (14.7–34.7) 13.2 (3.8–26.2) 1.80 (0.93–5.42) 0,10 (−0,46 a 0,46) 0.92 (0.80–0.99)

Nota. — Los valores son medianas (2,5 a 97,5% de cuantiles). UB, los cuatro rasgos de UB se seleccionan simultáneamente mi, evolucionabilidad, la respuesta en la dirección de la selección R, la capacidad de respuesta, la respuesta total a la selección A, C, el cambio total en el dimorfismo en la relación de selección A o C, ‖ Δ A ‖ / ‖ Δ C ‖ ⁠.

Régimen de selección: los símbolos indican un rasgo sujeto a selección direccional.

Los rasgos masculinos seleccionados tienen gradientes positivos, mientras que los rasgos femeninos tienen gradientes de selección negativos.

Todos los rasgos seleccionados tienen gradientes positivos en ambos sexos.

Cambio previsto en la longitud del vector de dimorfismo.

Respuestas de rasgos de expresión relativamente imparcial a la selección de antagonista (A) y concordante (C) de igual fuerza (‖ β ‖ = 1) ⁠.

. Antagonista b. Concordante c. UB ‖ Δ ‖ d. Correlación vectorial. Δ z ¯ M frente a. Δ z ¯ F.
Sel. una . mi . R . mi . R . UNA . C . relación. UNA . C .
UB1 35.6 (21.0–52.9) 60.6 (35.6–89.2) 90.8 (53.1–133.7) 104.7 (62.9–155.0) 27.4 (16.3–40.5) 31.2 (16.0–49.4) 0.87 (0.66–1.26) 0,27 (−0,22 a 0,60) 0.83 (0.65–0.97)
UB2 7.9 (4.1–12.7) 24.9 (14.0–38.2) 87.7 (55.1–132.0) 94.1 (60.0–140.6) 10.4 (5.7–16.1) 16.1 (6.6–29.7) 0.63 (0.34–1.46) 0,34 (−0,09 a 0,60) 0.89 (0.73–0.98)
UB3 4.2 (1.9–7.5) 15.2 (6.8–24.9) 84.4 (50.6–125.7) 88.6 (54.0–130.1 6.3 (2.8–10.6) 7.5 (3.0–16.5) 0.81 (0.29–2.24) 0,33 (−0,30 a 0,73) 0.97 (0.88–1.00)
UB4 7.0 (3.7–11.5) 16.2 (8.9–25.8) 73.0 (45.2–108.8) 77.4 (48.5–114.3) 6.2 (3.2–10.7) 7.2 (2.3–18.7) 0.86 (0.28–2.85) 0,39 (−0,52 a 0,80) 0.97 (0.82–1.00)
UB 27.6 (17.3–40.4) 48.9 (28.4–73.3) 70.4 (44.7–103.5) 75.9 (48.7–110.6) 23.8 (14.7–34.7) 13.2 (3.8–26.2) 1.80 (0.93–5.42) 0,10 (−0,46 a 0,46) 0.92 (0.80–0.99)
. Antagonista b. Concordante c. UB ‖ Δ ‖ d. Correlación vectorial. Δ z ¯ M frente a. Δ z ¯ F.
Sel. una . mi . R . mi . R . UNA . C . relación. UNA . C .
UB1 35.6 (21.0–52.9) 60.6 (35.6–89.2) 90.8 (53.1–133.7) 104.7 (62.9–155.0) 27.4 (16.3–40.5) 31.2 (16.0–49.4) 0.87 (0.66–1.26) 0,27 (−0,22 a 0,60) 0.83 (0.65–0.97)
UB2 7.9 (4.1–12.7) 24.9 (14.0–38.2) 87.7 (55.1–132.0) 94.1 (60.0–140.6) 10.4 (5.7–16.1) 16.1 (6.6–29.7) 0.63 (0.34–1.46) 0,34 (−0,09 a 0,60) 0.89 (0.73–0.98)
UB3 4.2 (1.9–7.5) 15.2 (6.8–24.9) 84.4 (50.6–125.7) 88.6 (54.0–130.1 6.3 (2.8–10.6) 7.5 (3.0–16.5) 0.81 (0.29–2.24) 0,33 (−0,30 a 0,73) 0.97 (0.88–1.00)
UB4 7.0 (3.7–11.5) 16.2 (8.9–25.8) 73.0 (45.2–108.8) 77.4 (48.5–114.3) 6.2 (3.2–10.7) 7.2 (2.3–18.7) 0.86 (0.28–2.85) 0,39 (−0,52 a 0,80) 0.97 (0.82–1.00)
UB 27.6 (17.3–40.4) 48.9 (28.4–73.3) 70.4 (44.7–103.5) 75.9 (48.7–110.6) 23.8 (14.7–34.7) 13.2 (3.8–26.2) 1.80 (0.93–5.42) 0,10 (−0,46 a 0,46) 0.92 (0.80–0.99)

Nota. — Los valores son medianas (2,5 a 97,5% de cuantiles). UB, los cuatro rasgos de UB se seleccionan simultáneamente mi, evolucionabilidad, la respuesta en la dirección de la selección R, la capacidad de respuesta, la respuesta total a la selección A, C, el cambio total en el dimorfismo en la relación de selección A o C, ‖ Δ A ‖ / ‖ Δ C ‖ ⁠.

Régimen de selección: los símbolos indican un rasgo sujeto a selección direccional.

Los rasgos masculinos seleccionados tienen gradientes positivos, mientras que los rasgos femeninos tienen gradientes de selección negativos.

Todos los rasgos seleccionados tienen gradientes positivos en ambos sexos.

Cambio previsto en la longitud del vector de dimorfismo.

La predicción clave se refiere al cambio total en el dimorfismo sexual, el cambio en la longitud del vector multivariado de diferencias entre los sexos, ‖ Δ ‖ ⁠. Sorprendentemente, ‖ Δ ‖ es a menudo más grande bajo SCS que bajo SAS. Aunque los límites de confianza de las razones de ‖ Δ ‖ debido a SAS y SCS no son significativamente diferentes de uno para ninguno de los gradientes de selección investigados, estos resultados contrastan con el escenario generalmente asumido de que el dimorfismo sexual es el resultado de la selección directa para el dimorfismo. Como se muestra en las dos últimas columnas de la tabla 3, las respuestas de cada sexo a SAS se correlacionan positivamente, en lugar de correlacionarse negativamente, como favorece la selección.

Para tener una idea de cuánto dimorfismo puede crearse mediante la selección concordante, podemos comparar la respuesta directa a la selección concordante con la respuesta indirecta en el dimorfismo en la tabla 3. Estas relaciones oscilan entre 0,34 y 0,09 para los cuatro rasgos UB. El cambio total en el dimorfismo cuando el rasgo UB1 se selecciona concordantemente, por ejemplo, es más de 1/3 tanto (⁠ ‖ Δ ‖ = 31.2 ⁠) como el cambio concordante total (mi = 90,8) en el rasgo UB1. Por lo tanto, grandes cambios en la expresión génica promedio pueden crear cambios totales más pequeños pero aún sustanciales en el dimorfismo.

También predijimos la respuesta del dimorfismo de los rasgos relativamente no sesgados a la selección de los rasgos MB y FB con sesgo sexual con resultados que se muestran en la tabla complementaria S5, Material complementario en línea. Los cambios totales en el dimorfismo en estos escenarios son de magnitudes comparables a los cambios que surgen de la selección de los rasgos UB. Las respuestas indirectas del dimorfismo a la selección de rasgos sesgados por el sexo pueden tener efectos importantes sobre otros rasgos.

Los escenarios en la tabla 3 y la tabla complementaria S5, Material complementario en línea, asumen que no hay selección en los rasgos que no están bajo selección direccional. Alternativamente, podemos asumir que los rasgos que no están bajo selección direccional están sujetos a una selección estabilizadora tan fuerte que una respuesta solo es posible en la dirección del gradiente de selección (Hansen et al. 2003 Hansen y Houle 2008). Bajo este tipo de selección, SAS y SCS nuevamente tienen efectos similares sobre el dimorfismo general como se muestra en la tabla complementaria S6, Material complementario en línea, aunque las respuestas son mucho menores que para los escenarios incondicionales correspondientes en la tabla 3.

Los resultados de la tabla 4 muestran cómo estas predicciones se ven afectadas por la simetría de GRAMO. Para hacer estas comparaciones, sustituimos la versión simétrica de G M y G F (su promedio, G ¯ ⁠) y B (BS) en el GRAMO matriz y comparó la respuesta prevista con las de la matriz inalterada. La sustitución de G ¯ reduce el cambio en el dimorfismo en respuesta a SCS en un promedio de 30,4% en nuestros cinco escenarios selectivos. Simetrizar B puede aumentar o disminuir la respuesta dimórfica a SCS, pero los cambios promedio en la respuesta dimórfica se reducen en un 28,9%, casi tan grande como el efecto de simetrización GRAMOMETRO y GRAMOF. Curiosamente, las asimetrías debidas a B, GMETRO, y GRAMOF puede tener efectos opuestos. Por ejemplo, SCS simultáneo en todos los rasgos de UB conduce a cambios más pequeños en el dimorfismo en relación con el de SAS que cualquier otro régimen de selección. Los resultados de la tabla 4 muestran que la simetrización B aumenta el dimorfismo bajo SCS en un 41%, mientras que simetriza GRAMOMETRO y GRAMOF Disminuye el dimorfismo en un 41%. El cambio en el dimorfismo es pequeño porque las asimetrías actúan una contra la otra. Sin embargo, la respuesta predicha en el dimorfismo en UB2 es grande porque ambos tipos de asimetría afectan al dimorfismo en la misma dirección. Además, los efectos de estas asimetrías son sumamente no lineales en combinación, ya que la eliminación de ambos tipos de asimetría elimina la evolución del dimorfismo en la selección concordante, independientemente de cómo cada asimetría afecte por separado al dimorfismo. Como se predijo, la simetrización de las matrices no tiene ningún efecto sobre el cambio en el dimorfismo bajo SAS. los B La matriz en su conjunto es una restricción importante para la evolución del dimorfismo, ya que su eliminación siempre aumenta el cambio en el dimorfismo bajo SAS.

Relación de cambios en el dimorfismo de la transcripción relativamente imparcial (⁠ ‖ Δ ‖ ⁠) predicho a partir de un GRAMO Matriz relativa a las predicciones de lo no modificado GRAMO Matriz.

. (UB ‖ Δ ‖ Modificado G) / (UB ‖ Δ ‖ Sin modificar G) b.
. [G ¯ B B T G ¯]. [G M B S B S G F]. [G M 0 0 G F]. [G ¯ B S B S G ¯]. [G ¯ 0 0 G ¯].
Sel. una . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C .
UB1 1.00 0.37 1.00 0.93 1.81 0.91 1.00 0.00 1.68 0.00
UB2 1.00 0.77 1.00 0.53 2.53 0.27 1.00 0.00 3.13 0.00
UB3 1.00 0.94 1.00 1.32 4.67 1.04 1.00 0.00 4.94 0.00
UB4 1.00 0.81 1.00 0.84 5.21 0.91 1.00 0.00 5.36 0.00
UB 1.00 0.59 1.00 1.41 1.33 1.38 1.00 0.00 1.48 0.00
. (UB ‖ Δ ‖ Modificado G) / (UB ‖ Δ ‖ Sin modificar G) b.
. [G ¯ B B T G ¯]. [G M B S B S G F]. [G M 0 0 G F]. [G ¯ B S B S G ¯]. [G ¯ 0 0 G ¯].
Sel. una . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C .
UB1 1.00 0.37 1.00 0.93 1.81 0.91 1.00 0.00 1.68 0.00
UB2 1.00 0.77 1.00 0.53 2.53 0.27 1.00 0.00 3.13 0.00
UB3 1.00 0.94 1.00 1.32 4.67 1.04 1.00 0.00 4.94 0.00
UB4 1.00 0.81 1.00 0.84 5.21 0.91 1.00 0.00 5.36 0.00
UB 1.00 0.59 1.00 1.41 1.33 1.38 1.00 0.00 1.48 0.00

Consulte el texto para obtener una explicación de GRAMO matrices.

Relación de cambios en el dimorfismo de la transcripción relativamente imparcial (⁠ ‖ Δ ‖ ⁠) predicho a partir de un GRAMO Matriz relativa a las predicciones de lo no modificado GRAMO Matriz.

. (UB ‖ Δ ‖ Modificado G) / (UB ‖ Δ ‖ Sin modificar G) b.
. [G ¯ B B T G ¯]. [G M B S B S G F]. [G M 0 0 G F]. [G ¯ B S B S G ¯]. [G ¯ 0 0 G ¯].
Sel. una . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C .
UB1 1.00 0.37 1.00 0.93 1.81 0.91 1.00 0.00 1.68 0.00
UB2 1.00 0.77 1.00 0.53 2.53 0.27 1.00 0.00 3.13 0.00
UB3 1.00 0.94 1.00 1.32 4.67 1.04 1.00 0.00 4.94 0.00
UB4 1.00 0.81 1.00 0.84 5.21 0.91 1.00 0.00 5.36 0.00
UB 1.00 0.59 1.00 1.41 1.33 1.38 1.00 0.00 1.48 0.00
. (UB ‖ Δ ‖ Modificado G) / (UB ‖ Δ ‖ Sin modificar G) b.
. [G ¯ B B T G ¯]. [G M B S B S G F]. [G M 0 0 G F]. [G ¯ B S B S G ¯]. [G ¯ 0 0 G ¯].
Sel. una . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C . UNA . C .
UB1 1.00 0.37 1.00 0.93 1.81 0.91 1.00 0.00 1.68 0.00
UB2 1.00 0.77 1.00 0.53 2.53 0.27 1.00 0.00 3.13 0.00
UB3 1.00 0.94 1.00 1.32 4.67 1.04 1.00 0.00 4.94 0.00
UB4 1.00 0.81 1.00 0.84 5.21 0.91 1.00 0.00 5.36 0.00
UB 1.00 0.59 1.00 1.41 1.33 1.38 1.00 0.00 1.48 0.00

Consulte el texto para obtener una explicación de GRAMO matrices.


Mecanismo principal de la evolución del dimorfismo sexual - Biología

Por ejemplo, en algunas especies, incluidos muchos mamíferos, el macho es más grande que la hembra. En otros, como algunas arañas, la hembra es más grande que el macho. Otras diferencias específicas por sexo incluyen el color (la mayoría de las aves), el canto de las aves, el tamaño o la presencia de partes del cuerpo utilizadas en las luchas por el dominio, como cuernos, astas y colmillos tamaño de los ojos (p. Ej., En el caso de las abejas ) posesión de picaduras (varios tipos de abejas) y diferentes umbrales para ciertos comportamientos (agresión, cuidado infantil, etc.).

El dimorfismo sexual en humanos es objeto de mucha controversia. Las apariencias humanas masculinas y femeninas se perciben como diferentes, aunque Homo sapiens tiene un bajo nivel de dimorfismo sexual en comparación con muchas otras especies. La similitud en los tamaños de los seres humanos masculinos y femeninos es un buen ejemplo de cómo la naturaleza a menudo no establece divisiones claras. Para dar una imagen precisa de las diferencias de tamaño entre hombres y mujeres, se necesitaría mostrar cuántos individuos hay en cada categoría de tamaño. There is a considerable overlap.

For example, the body masses of both male and female humans are approximately normally distributed. In the United States, the mean mass of an adult male is 78.5 kg, while the adult female mean is 62.0 kg. However the standard deviation of male body mass is 12.6 kg, so 10% of adult males are actually lighter than the female average.

Biological aspects of sexual dimorphism

The phenomenon of sexual dimorphism is a direct product of evolution by natural selection, in that the struggle for reproductive success drives many male and female organisms down different evolutionary paths. This can produce forms of dimorphism which, on the face of it, would actually seem to disadvantage organisms. For instance, the bright coloration of male game birds makes them highly visible targets for predators, while the drab females are far better equipped to camouflage themselves. Likewise, the antlers of deer and other forms of natural weaponry are very expensive to grow and carry in terms of the energy consumed by the animal in the process.

The answer to this apparent paradox is that, at a biological level, the reproductive success of an organism is often more important than its long-term survival. This is particularly apparent in the case of game birds: a male Common Pheasant in the wild often lives no more than 10 months, with females living twice as long. However, a male pheasant's ability to reproduce depends not on how long he lives but whether females will select him to be their mate. His bright coloration demonstrates to the female that he is fit, healthy and a good choice to father her chicks.

In the case of herd animals such as deer, a male deer's reproductive success is directly proportional to the number of sexually receptive females with which he can mate. The males' antlers are an example of a sexually dimorphic weapon with which the males fight each other to establish breeding rights. Again, although they are expensive in terms of personal survival, they ensure that the largest and strongest males will be the most successful in reproducing and thereby ensure that those characteristics are passed on to the next generation.

Access to the opposite sex is not the only reason why sexual dimorphism exists. In insects in particular, females are often larger than the males.

The differences may be extreme, as in the adaptations for sexual selection seen in the exotic plumes and colours of the male bird-of-paradise (family Paradisaeidae) or in the adaptations for protection exemplified by the great size and huge canine teeth of the male baboon (Papio). Many birds show at least some dimorphism in colour, the female being cryptically coloured to remain concealed on the nest while the more-colourful male uses display in courtship and territorial behaviours. The mountain spiny lizard (Sceloporus jarrovi) is sexually dimorphic in feeding habits: the equal-sized males and females seek out different sizes of prey.

Pronounced size differences may occur between the sexes. For example, male baboons are more than twice as large as females, and male northern, or Steller, sea lions (Eumetopias jubatus) weigh about 1,000 kg (2,200 pounds), roughly three times as much as females.

In a few mammal species, females tend to be larger than males. The same is true of many non-mammalian vertebrates and numerous invertebrates.


Ver el vídeo: REPRODUCCIÓN asexual y sexual (Junio 2022).


Comentarios:

  1. Doubar

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  2. Arashibei

    ¡Mejor que nunca!

  3. Mijas

    Te sugiero que visites el sitio, que tiene mucha información sobre el tema que te interesa.

  4. Meztiran

    Creo que estabas equivocado. Tratemos de discutir esto. Escríbeme en PM, habla.

  5. Hototo

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  6. Nazeem

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