Using the canary genome to decipher the evolution of hormone-sensitive gene regulation in seasonal singing birds
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: While the song of all songbirds is controlled by the same neural circuit, the hormone dependence of singing behavior varies greatly between species. For this reason, songbirds are ideal organisms to study ultimate and proximate mechanisms of hormone-dependent behavior and neuronal plasticity. RESULTS: We present the high quality assembly and annotation of a female 1.2-Gbp canary genome. Whole genome alignments between the canary and 13 genomes throughout the bird taxa show a much-conserved synteny, whereas at the single-base resolution there are considerable species differences. These differences impact small sequence motifs like transcription factor binding sites such as estrogen response elements and androgen response elements. To relate these species-specific response elements to the hormone-sensitivity of the canary singing behavior, we identify seasonal testosterone-sensitive transcriptomes of major song-related brain regions, HVC and RA, and find the seasonal gene networks related to neuronal differentiation only in the HVC. Testosterone-sensitive up-regulated gene networks of HVC of singing males concerned neuronal differentiation. Among the testosterone-regulated genes of canary HVC, 20% lack estrogen response elements and 4 to 8% lack androgen response elements in orthologous promoters in the zebra finch. CONCLUSIONS: The canary genome sequence and complementary expression analysis reveal intra-regional evolutionary changes in a multi-regional neural circuit controlling seasonal singing behavior and identify gene evolution related to the hormone-sensitivity of this seasonal singing behavior. Such genes that are testosterone- and estrogen-sensitive specifically in the canary and that are involved in rewiring of neurons might be crucial for seasonal re-differentiation of HVC underlying seasonal song patterning.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».