Microevolution of Nematode miRNAs Reveals Diverse Modes of Selection
Notice bibliographique
Résumé
Micro-RNA (miRNA) genes encode abundant small regulatory RNAs that play key roles during development and in homeostasis by fine tuning and buffering gene expression. This layer of regulatory control over transcriptional networks is preserved by selection across deep evolutionary time, yet selection pressures on individual miRNA genes in contemporary populations remain poorly characterized in any organism. Here, we quantify nucleotide variability for 129 miRNAs in the genome of the nematode Caenorhabditis remanei to understand the microevolution of this important class of regulatory genes. Our analysis of three population samples and C. remanei's sister species revealed ongoing natural selection that constrains evolution of all sequence domains within miRNA hairpins. We also show that new miRNAs evolve faster than older miRNAs but that selection nevertheless favors their persistence. Despite the ongoing importance of purging of new mutations, we discover a trove of >400 natural miRNA sequence variants that include single nucleotide polymorphisms in seed motifs, indels that ablate miRNA functional domains, and origination of new miRNAs by duplication. Moreover, we demonstrate substantial nucleotide divergence of pre-miRNA hairpin alleles between populations and sister species. These findings from the first global survey of miRNA microevolution in Caenorhabditis support the idea that changes in gene expression, mediated through divergence in miRNA regulation, can contribute to phenotypic novelty and adaptation to specific environments in the present day as well as the distant past.
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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 | 0,000 | 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 ».