New Insights into Ligand-Receptor Pairing and Coevolution of Relaxin Family Peptides and Their Receptors in Teleosts
Notice bibliographique
Résumé
Relaxin-like peptides (RLN/INSL) play diverse roles in reproductive and neuroendocrine processes in placental mammals and are functionally associated with two distinct types of receptors (RXFP) for each respective function. The diversification of RLN/INSL and RXFP gene families in vertebrates was predominantly driven by whole genome duplications (2R and 3R). Teleosts preferentially retained duplicates of genes putatively involved in neuroendocrine regulation, harboring a total of 10-11 receptors and 6 ligand genes, while most mammals have equal numbers of ligands and receptors. To date, the ligand-receptor relationships of teleost Rln/Insl peptides and their receptors have largely remained unexplored. Here, we use selection analyses based on sequence data from 5 teleosts and qPCR expression data from zebrafish to explore possible ligand-receptor pairings in teleosts. We find support for the hypothesis that, with the exception of RLN, which has undergone strong positive selection in mammalian lineages, the ligand and receptor genes shared between mammals and teleosts appear to have similar pairings. On the other hand, the teleost-specific receptors show evidence of subfunctionalization. Overall, this study underscores the complexity of RLN/INSL and RXFP ligand-receptor interactions in teleosts and establishes theoretical background for further experimental work in nonmammals.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».