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Enregistrement W2761136752 · doi:10.1098/rspb.2017.1667

Persistent and plastic effects of temperature on DNA methylation across the genome of threespine stickleback (<i>Gasterosteus aculeatus</i>)

2017· article· en· W2761136752 sur OpenAlexafffund
David C. H. Metzger, Patricia M. Schulte

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAquaculture Nutrition and Growth
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia Graduate SchoolNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGasterosteusSticklebackBiologyDNA methylationGenomeDNAFish <Actinopterygii>Evolutionary biologyZoologyGeneticsGeneFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Epigenetic mechanisms such as changes in DNA methylation have the potential to affect the resilience of species to climate change, but little is known about the response of the methylome to changes in environmental temperature in animals. Using reduced representation bisulfite sequencing, we assessed the effects of development temperature and adult acclimation temperature on DNA methylation levels in threespine stickleback ( Gasterosteus aculeatus ). Across all treatments, we identified 2130 differentially methylated cytosines distributed across the genome. Both increases and decreases in temperature during development and with thermal acclimation in adults increased global DNA methylation levels. Approximately 25% of the differentially methylated regions (DMRs) responded to both developmental temperature and adult thermal acclimation, and 50 DMRs were common to all treatments, demonstrating a core response of the epigenome to thermal change at multiple time scales. We also identified differentially methylated loci that were specific to a particular developmental or adult thermal response, which could facilitate the accumulation of epigenetic variation between natural populations that experience different thermal regimes. These data demonstrate that thermal history can have long-lasting effects on the epigenome, highlighting the role of epigenetic modifications in the response to temperature change across multiple time scales.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,885
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations119
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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