Are long‐lived trees poised for evolutionary change? Single locus effects in the evolution of gene expression networks in spruce
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation in gene expression traits contributes to phenotypic diversity and may facilitate adaptation following environmental change. This is especially important in long-lived organisms where adaptation to rapid changes in the environment must rely on standing variation within populations. However, the extent of expression variation in most wild species remains to be investigated. We address this question by measuring the segregation of expression levels in white spruce [Picea glauca (Moench), Voss] in a transcriptome-wide manner and examining the underlying evolutionary and biological processes. We applied a novel approach for the genetic analysis of expression variation by measuring its segregation in haploid meiotic seed tissue. We identified over 800 transcripts whose abundances are most likely controlled by variants in single loci. Cosegregation analysis of allelic expression levels was used to construct regulatory associations between genes and define regulatory networks. The majority (67%) of segregating transcripts were under linkage. Regulatory associations were typically among small groups of genes (2-3 transcripts), indicating that most segregating expression levels can evolve independently from one another. One notable exception was a large putative trans effect that altered the expression of 180 genes that includes key regulators of protein metabolism, highlighting a regulatory cascade affected by variation in a single locus in this conserved metabolic pathway. Overall, segregating expression variation was associated with stress response- and duplicated genes, whose evolution may be linked to functional innovations. These observations indicate that expression variation might be important in facilitating diversity of molecular responses to environmental stresses in wild trees.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».