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Enregistrement W2134996363 · doi:10.1534/genetics.110.118158

The Transcriptional Landscape of Cross-Specific Hybrids and Its Possible Link With Growth in Brook Charr (<i>Salvelinus fontinalis</i>Mitchill)

2010· article· en· W2134996363 sur OpenAlexaffabout
Bérénice Bougas, Sarah Granier, Céline Audet, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevueGenetics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and phenotypic traits in livestock
Établissements canadiensUniversité du Québec à RimouskiUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyOutbreeding depressionHeterosisHybridGeneticsEvolutionary biologyPopulationDomesticationInbreedingDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The genetic mechanisms underlying hybridization are poorly understood despite their potentially important roles in speciation processes, adaptative evolution, and agronomical innovation. In this study, transcription profiles were compared among three populations of brook charr and their hybrids using microarrays to assess the influence of hybrid origin on modes of transcription regulation inheritance and on the mechanisms underlying growth. We found that twice as many transcripts were differently expressed between the domestic population and the two wild populations (Rupert and Laval) than between wild ones, despite their deeper genetic distance. This could reflect the consequence of artificial selection during domestication. We detected that hybrids exhibited strikingly different patterns of mode of transcription regulation, being mostly additive (94%) for domestic × Rupert, and nonadditive for Laval × domestic (45.7%) and Rupert × Laval hybrids (37.5%). Both heterosis and outbreeding depression for growth were observed among the crosses. Our results indicated that prevalence of dominance in transcription regulation seems related to growth heterosis, while prevalence of transgressive transcription regulation may be more related to outbreeding depression. Our study clearly shows, for the first time in vertebrates, that the consequences of hybridization on both the transcriptome level and the phenotype are highly dependent on the specific genetic architectures of crossed populations and therefore hardly predictable.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,675
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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