Species groups distributed across elevational gradients reveal convergent and continuous genetic adaptation to high elevations
Notice bibliographique
Résumé
Although many cases of genetic adaptations to high elevations have been reported, the processes driving these modifications and the pace of their evolution remain unclear. Many high-elevation adaptations (HEAs) are thought to have arisen in situ as populations rose with growing mountains. In contrast, most high-elevation lineages of the Qinghai-Tibetan Plateau appear to have colonized from low-elevation areas. These lineages provide an opportunity for studying recent HEAs and comparing them with ancestral low-elevation alternatives. Herein, we compare four frogs (three species of Nanorana and a close lowland relative) and four lizards ( Phrynocephalus ) that inhabit a range of elevations on or along the slopes of the Qinghai-Tibetan Plateau. The sequential cladogenesis of these species across an elevational gradient allows us to examine the gradual accumulation of HEA at increasing elevations. Many adaptations to high elevations appear to arise gradually and evolve continuously with increasing elevational distributions. Numerous related functions, especially DNA repair and energy metabolism pathways, exhibit rapid change and continuous positive selection with increasing elevations. Although the two studied genera are distantly related, they exhibit numerous convergent evolutionary changes, especially at the functional level. This functional convergence appears to be more extensive than convergence at the individual gene level, although we found 32 homologous genes undergoing positive selection for change in both high-elevation groups. We argue that species groups distributed along a broad elevational gradient provide a more powerful system for testing adaptations to high-elevation environments compared with studies that compare only pairs of high-elevation versus low-elevation species.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».