The transcriptomics of sympatric dwarf and normal lake whitefish (Coregonus clupeaformis spp., Salmonidae) divergence as revealed by next-generation sequencing
Notice bibliographique
Résumé
Gene expression divergence is one of the mechanisms thought to be involved in the emergence of incipient species. Next-generation sequencing has become an extremely valuable tool for the study of this process by allowing whole transcriptome sequencing, or RNA-Seq. We have conducted a 454 GS-FLX pyrosequencing experiment to refine our understanding of adaptive divergence between dwarf and normal lake whitefish species (Coregonus clupeaformis spp.). The objectives were to: (i) investigate transcriptomic divergence as measured by liver RNA-Seq; (ii) test the correlation between divergence in expression and sequence polymorphism; and (iii) investigate the extent of allelic imbalance. We also compared the results of RNA-seq with those of a previous microarray study performed on the same fish. Following de novo assembly, results showed that normal whitefish overexpressed more contigs associated with protein synthesis while dwarf fish overexpressed more contigs related to energy metabolism, immunity and DNA replication and repair. Moreover, 63 SNPs showed significant allelic imbalance, and this phenomenon prevailed in the recently diverged dwarf whitefish. Results also showed an absence of correlation between gene expression divergence as measured by RNA-Seq and either polymorphism rate or sequence divergence between normal and dwarf whitefish. This study reiterates an important role for gene expression divergence, and provides evidence for allele-specific expression divergence as well as evolutionary decoupling of regulatory and coding sequences in the adaptive divergence of normal and dwarf whitefish. It also demonstrates how next-generation sequencing can lead to a more comprehensive understanding of transcriptomic divergence in a young species pair.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».