Gene duplication plays a major role in gene co-option: Studies into the evolution of the motilin/ghrelin family and their receptors
Notice bibliographique
Résumé
Extant genes can be modified, or ‘tinkered with’, to provide new roles or new characteristics of these genes. At the genetic level, this often involves gene duplication and specialization of the resulting genes into particular functions. We investigate how ligand-receptor partnerships evolve after gene duplication. While significant work has been conducted in this area, the examination of additional models should help us better understand the proposed models and potentially reveal novel evolutionary patterns and dynamics. We use bioinformatics, comparative genomics and phylogenetic analyses to show that preproghrelin and prepromotilin descended from a common ancestor and that a gene duplication generated these two genes shortly after the divergence of amphibians and amniotes. The evolutionary history of the receptor family differs from that of their cognate ligands. GPR39 diverges first, and an ancestral receptor gives rise to receptors classified as fish-specific clade A, GHSR and MLNR by successive gene duplications occurring before the divergence of tetrapods and ray-finned fish. The ghrelin/GHSR system is maintained and functionally conserved from fish to mammals. Motilin- MLNR specificity must have arisen by ligand-receptor coevolution after the MLN hormone gene diverged from the GHRL gene in the amniote lineage. Conserved molecular machinery can give rise to new neuroendocrine response mechanisms by the co-option of duplicated genes. Gene duplication is both parsimonious and creative in producing elements for evolutionary tinkering and plays a major role in gene co-option, thus aiding the evolution of greater biological complexity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».