Receptors rather than signals change in expression in four physiological regulatory networks during evolutionary divergence in threespine stickleback
Notice bibliographique
Résumé
The molecular mechanisms underlying behavioural evolution following colonization of novel environments are largely unknown. Molecules that interact to control equilibrium within an organism form physiological regulatory networks. It is essential to determine whether particular components of physiological regulatory networks evolve or if the network as a whole is affected in populations diverging in behavioural responses, as this may affect the nature, amplitude and number of impacted traits. We studied the regulation of four physiological regulatory networks in freshwater and marine populations of threespine stickleback raised in a common environment, which were previously characterized as showing evolutionary divergence in behaviour and stress reactivity. We measured nineteen components of these networks (ligands and receptors) using mRNA and monoamine levels in the brain, pituitary and interrenal gland, as well as hormone levels. Freshwater fish showed higher expression in the brain of adrenergic (adrb2a), serotonergic (htr2a) and dopaminergic (DRD2) receptors, but lower expression of the htr2b receptor. Freshwater fish also showed higher expression of the mc2r receptor of the glucocorticoid axis in the interrenals. Collectively, our results suggest that the inheritance of the regulation of these networks may be implicated in the evolution of behaviour and stress reactivity in association with population divergence. Our results also suggest that evolutionary change in freshwater threespine stickleback may be more associated with the expression of specific receptors rather than with global changes of all the measured constituents of the physiological regulatory networks.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».