Spectral Tuning of Killer Whale (<i>Orcinus orca</i>) Rhodopsin: Evidence for Positive Selection and Functional Adaptation in a Cetacean Visual Pigment
Notice bibliographique
Résumé
Cetaceans have undergone a remarkable evolutionary transition that was accompanied by many sensory adaptations, including modification of the visual system for underwater environments. Recent sequencing of cetacean genomes has made it possible to begin exploring the molecular basis of these adaptations. In this study we use in vitro expression methods to experimentally characterize the first step of the visual transduction cascade, the light activation of rhodopsin, for the killer whale. To investigate the spectral effects of amino acid substitutions thought to correspond with absorbance shifts relative to terrestrial mammals, we used the orca gene as a background for the first site-directed mutagenesis experiments in a cetacean rhodopsin. The S292A mutation had the largest effect, and was responsible for the majority of the spectral difference between killer whale and bovine (terrestrial) rhodopsin. Using codon-based likelihood models, we also found significant evidence for positive selection in cetacean rhodopsin sequences, including on spectral tuning sites we experimentally mutated. We then investigated patterns of ecological divergence that may be correlated with rhodopsin functional variation by using a series of clade models that partitioned the data set according to phylogeny, habitat, and foraging depth zone. Only the model partitioning according to depth was significant. This suggests that foraging dives might be a selective regime influencing cetacean rhodopsin divergence, and our experimental results indicate that spectral tuning may be playing an adaptive role in this process. Our study demonstrates that combining computational and experimental methods is crucial for gaining insight into the selection pressures underlying molecular evolution.
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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 ».