Multi-tissue transcriptomes of caecilian amphibians highlight incomplete knowledge of vertebrate gene families
Notice bibliographique
Résumé
RNA sequencing (RNA-seq) has become one of the most powerful tools to unravel the genomic basis of biological adaptation and diversity. Although challenging, RNA-seq is particularly promising for research on non-model, secretive species that cannot be observed in nature easily and therefore remain comparatively understudied. Among such animals, the caecilians (order Gymnophiona) likely constitute the least known group of vertebrates, despite being an old and remarkably distinct lineage of amphibians. Here, we characterize multi-tissue transcriptomes for five species of caecilians that represent a broad level of diversity across the order. We identified vertebrate homologous elements of caecilian functional genes of varying tissue specificity that reveal a great number of unclassified gene families, especially for the skin. We annotated several protein domains for those unknown candidate gene families to investigate their function. We also conducted supertree analyses of a phylogenomic dataset of 1,955 candidate orthologous genes among five caecilian species and other major lineages of vertebrates, with the inferred tree being in agreement with current views of vertebrate evolution and systematics. Our study provides insights into the evolution of vertebrate protein-coding genes, and a basis for future research on the molecular elements underlying the particular biology and adaptations of caecilian amphibians.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».