Convergent selection pressures drive the evolution of rhodopsin kinetics at high altitudes via nonparallel mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Convergent evolution in response to similar selective pressures is a well-known phenomenon in evolutionary biology. Less well understood is how selection drives convergence in protein function, and the underlying mechanisms by which this can be achieved. Here, we investigate functional convergence in the visual system of two distantly related lineages of high-altitude adapted Andean and Himalayan catfishes. Statistical analyses revealed in the two high-altitude lineages, a parallel acceleration of evolutionary rates in rhodopsin, the dim-light visual pigment. However, the elevated rates were found to be accompanied by substitutions at different sites in the protein. Experiments substituting Andean- or Himalayan-specific residues significantly accelerated the kinetic rates of rhodopsin, destabilizing the ligand-bound forms. As found in cold-adapted enzymes, this phenotype likely compensates for a cold-induced decrease in kinetic rates, properties of rhodopsin mediating rod sensitivity and visual performance. Our study suggests that molecular convergence in protein function can be driven by parallel shifts in evolutionary rates but via nonparallel molecular mechanisms. Signatures of natural selection may therefore be a powerful guide for identifying complex instances of functional convergence across a wider range of protein systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».