Inbreeding effects on gene‐specific <scp>DNA</scp> methylation among tissues of Chinook salmon
Notice bibliographique
Résumé
Inbreeding depression is the loss of fitness resulting from the mating of genetically related individuals. Traditionally, the study of inbreeding depression focused on genetic effects, although recent research has identified DNA methylation as also having a role in inbreeding effects. Since inbreeding depression and DNA methylation change with age and environmental stress, DNA methylation is a likely candidate for the regulation of genes associated with inbreeding depression. Here, we use a targeted, multigene approach to assess methylation at 22 growth-, metabolic-, immune- and stress-related genes. We developed PCR-based DNA methylation assays to test the effects of intense inbreeding on intragenic gene-specific methylation in inbred and outbred Chinook salmon. Inbred fish had altered methylation at three genes, CK-1, GTIIBS and hsp70, suggesting that methylation changes associated with inbreeding depression are targeted to specific genes and are not whole-genome effects. While we did not find a significant inbreeding by age interaction, we found that DNA methylation generally increases with age, although methylation decreased with age in five genes, CK-1, IFN-ɣ, HNRNPL, hsc71 and FSHb, potentially due to environmental context and sexual maturation. As expected, we found methylation patterns differed among tissue types, highlighting the need for careful selection of target tissue for methylation studies. This study provides insight into the role of epigenetic effects on ageing, environmental response and tissue function in Chinook salmon and shows that methylation is a targeted and regulated cellular process. We provide the first evidence of epigenetically based inbreeding depression in vertebrates.
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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 ».