Sex-Specific Co-expression Networks and Sex-Biased Gene Expression in the Salmonid Brook Charr <i>Salvelinus fontinalis</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Networks of co-expressed genes produce complex phenotypes associated with functional novelty. Sex differences in gene expression levels or in the structure of gene co-expression networks can cause sexual dimorphism and may resolve sexually antagonistic selection. Here we used RNA-sequencing in the salmonid Brook Charr Salvelinus fontinalis to characterize sex-specific co-expression networks in the liver of 47 female and 53 male offspring. In both networks, modules were characterized for functional enrichment, hub gene identification, and associations with 15 growth, reproduction, and stress-related phenotypes. Modules were then evaluated for preservation in the opposite sex, and in the congener Arctic Charr Salvelinus alpinus. Overall, more transcripts were assigned to a module in the female network than in the male network, which coincided with higher inter-individual gene expression and phenotype variation in the females. Most modules were preserved between sexes and species, including those involved in conserved cellular processes (e.g., translation, immune pathways). However, two sex-specific male modules were identified, and these may contribute to sexual dimorphism. To compare with the network analysis, differentially expressed transcripts were identified between the sexes, revealing a total of 16% of expressed transcripts as sex-biased. For both sexes, there was no overrepresentation of sex-biased genes or sex-specific modules on the putative sex chromosome. Sex-biased transcripts were also not overrepresented in sex-specific modules, and in fact highly male-biased transcripts were enriched in preserved modules. Comparative network analysis and differential expression analyses identified different aspects of sex differences in gene expression, and both provided new insights on the genes underlying sexual dimorphism in the salmonid Brook Charr.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».