Parallelism in gene transcription among sympatric lake whitefish (<i>Coregonus clupeaformis</i>Mitchill) ecotypes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We tested the hypothesis that phenotypic parallelism between dwarf and normal whitefish ecotypes (Coregonus clupeaformis, Salmonidae) is accompanied by parallelism in gene transcription. The most striking phenotypic differences between these forms implied energetic metabolism and swimming activity. Therefore, we predicted that genes showing parallel expression should mainly belong to functional groups associated with these phenotypes. Transcriptome profiles were obtained from white muscle by using a 3557 cDNA gene microarray developed for the Atlantic salmon (Salmo salar). A total of 1181 genes expressed in both lake populations hybridized on the array. Significant differential expression between ecotypes was detected for 134 (11.3%) and 195 (16.5%) gene clones in Cliff Lake and Indian Pond, respectively. Fifty-one genes (4.3%) showed parallel differential expression between lakes, among which 35 were expressed in opposite directions. Sixteen genes (1.35%) showed true parallelism of transcription, which mainly belonged to energetic metabolism and regulation of muscle contraction functional groups. Variance in expression was significantly reduced for these genes compared to those not showing directionality in parallelism of expression. Candidate genes associated with parallelism in swimming activity and energetic metabolism based on their level and variance in expression were identified. These results add to the growing evidence that parallel phenotypic evolution also involves parallelism at both the genotypic and regulatory level, which may at least partly be associated with genetic constraints. It also provides further evidence for the determinant role of divergent natural selection in driving phenotypic divergence, and perhaps reproductive isolation, in the adaptive radiation of lake whitefish. This study adds to a nascent field employing microarrays as powerful tools for investigating the evolutionary processes of adaptive divergence among natural populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,001 | 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.
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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 ».