Environmental associations with gene transcription in<scp>B</scp>abine<scp>L</scp>ake rainbow trout: evidence for local adaptation
Notice bibliographique
Résumé
The molecular genetic mechanisms facilitating local adaptation in salmonids continue to be poorly characterized. Gene transcription is a highly regulated step in the expression of a phenotype and it has been shown to respond to selection and thus may be one mechanism that facilitates the development of local adaptation. Advances in molecular genetic tools and an increased understanding of the functional roles of specific genes allow us to test hypotheses concerning the role of variable environments in shaping transcription at known-function candidate loci. To address these hypotheses, wild rainbow trout were collected in their first summer and subjected to metabolic and immune challenges. We assayed gene transcription at candidate loci that play a role in the molecular genetic response to these stresses, and correlated transcription with temperature data from the streams and the abundance and diversity of bacteria as characterized by massively parallel pyrosequencing. Patterns of transcriptional regulation from resting to induced levels varied among populations for both treatments. Co-inertia analysis demonstrated significant associations between resting levels of metabolic gene transcription and thermal regime (R (2) = 0.19, P = 0.013) as well as in response to challenge (R (2) = 0.39, P = 0.001) and resting state and challenged levels of cytokine gene transcription with relative abundances of bacteria (resting: R (2) = 0.25, P = 0.009, challenged: R (2) = 0.65, P = 0.001). These results show that variable environments, even within a small geographic range (<250 km), can drive divergent selection among populations for transcription of genes related to surviving stress.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».