Evolution of salinity tolerance from transcriptome to physiological system
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between microevolution and macroevolution is a topic of fundamental importance in evolutionary biology. The increasing accessibility of genomic tools is making the hunt for genes that underlie evolutionary divergence more tractable and, when combined with physiological approaches, provides exceptional power to elucidate the causal mechanisms of the relationship. In this issue of Molecular Ecology, Whitehead et al. (2013) employ this strategy to show that common physiological and genomic mechanisms lead to divergence in salinity tolerance across micro- and macroevolutionary timescales. They compare two killifish species from the genus Fundulus, F. majalis, which inhabits primarily marine and brackish environments and represents the ancestral state of the genus, and F. heteroclitus, which has derived an osmotic niche that expands into freshwater. Corresponding to the differences in osmotic niche, the species differ strikingly in how the structure of the ion-transporting epithelium and the transcriptome of the gills respond to osmotic challenge. These inter-specific differences were similar to but more pronounced than the differences associated with the more subtle intra-specific variation in osmotic niche within each species. It appears that a progression of the same functional adjustments first allowed expansion of the osmotic niche of F. heteroclitus into freshwater and then further expanded the niche of select F. heteroclitus populations towards more dilute freshwater environments. The work of Whitehead et al. therefore emphasizes how the mechanisms of adaptive divergence between populations can be expanded over time to produce the more complex differences that can exist between species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».