Genome‐wide DNA methylation signatures of infection status in Trinidadian guppies (<i>Poecilia reticulata</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic modification, especially DNA methylation, can play an important role in mediating gene regulatory response to environmental stressors and may be a key process affecting phenotypic plasticity and adaptation. Parasites are potent stressors with profound physiological and ecological effects on their hosts, yet it remains unclear how parasites influence host methylation patterns. Here, we used a well-studied host-parasite system, the guppy Poecilia reticulata and its ectoparasitic monogenean Gyrodactylus turnbulli to gain mechanistic insight into the dynamics of DNA methylation in host-parasite interactions. To explore this, we quantitatively measured genome-wide DNA methylation in guppy skin tissue using reduced representation bisulphite sequencing and characterized differential methylation patterns in guppies during distinct phases of infection. We identified 365, 313, and 741 differentially methylated regions (DMRs) between infected and control fish in early infection, peak infection and recovery phases, respectively. The magnitude of the methylation difference was moderate in DMRs, with an average of 29% (early infection), 27% (peak infection) and 30% (recovery) differential methylation per DMR. Approximately 50% of DMRs overlapped with CpG islands, and over half of the DMRs overlapped with gene bodies, several of which encode proteins relevant to immune response. These findings provide the first evidence of an epigenetic signature of infection by ectoparasites and demonstrate the changing relationship between epigenetic variation and immune response in distinct phases of infection.
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 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».