Phenotypic plasticity and divergence in gene expression
Notice bibliographique
Résumé
The extent to which phenotypic plasticity, or the ability of a single genotype to produce different phenotypes in different environments, impedes or promotes genetic divergence has been a matter of debate within evolutionary biology for many decades (see, for example, Ghalambor et al. ; Pfennig et al. ). Similarly, the role of evolution in shaping phenotypic plasticity remains poorly understood (Pigliucci ). In this issue of Molecular Ecology, Dayan et al. () provide empirical data relevant to these questions by assessing the extent of plasticity and divergence in the expression levels of 2272 genes in muscle tissue from killifish (genus Fundulus) exposed to different temperatures. F. heteroclitus (Fig. A) and F. grandis are minnows that inhabit estuarine marshes (Fig. B) along the coasts of the Atlantic Ocean and Gulf of Mexico in North America. These habitats undergo large variations in temperature both daily and seasonally, and these fish are known to demonstrate substantial phenotypic plasticity in response to temperature change (e.g. Fangue et al. ). Furthermore, the range of F. heteroclitus spans a large latitudinal gradient of temperatures, such that northern populations experience temperatures that are on average ~10°C colder than do southern populations (Schulte ). By comparing gene expression patterns between populations of these fish from different thermal habitats held in the laboratory at three different temperatures, Dayan et al. () address two important questions regarding the interacting effects of plasticity and evolution: (i) How does phenotypic plasticity affect adaptive divergence? and (ii) How does adaptive divergence affect plasticity?
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».