Plasticity for colour adaptation in vertebrates explained by the evolution of the genes <i>pomc</i>, <i>pmch</i> and <i>pmchl</i>
Notice bibliographique
Résumé
Different camouflages work best with some background matching colour. Our understanding of the evolution of skin colour is based mainly on the genetics of pigmentation ("background matching"), with little known about the evolution of the neuroendocrine systems that facilitate "background adaptation" through colour phenotypic plasticity. To address the latter, we studied the evolution in vertebrates of three genes, pomc, pmch and pmchl, that code for α-MSH and two melanin-concentrating hormones (MCH and MCHL). These hormones induce either dispersion/aggregation or the synthesis of pigments. We find that α-MSH is highly conserved during evolution, as is its role in dispersing/synthesizing pigments. Also conserved is the three-exon pmch gene that encodes MCH, which participates in feeding behaviours. In contrast, pmchl (known previously as pmch), is a teleost-specific intron-less gene. Our data indicate that in zebrafish, pmchl-expressing neurons extend axons to the pituitary, supportive of an MCHL hormonal role, whereas zebrafish and Xenopus pmch+ neurons send axons dorsally in the brain. The evolution of these genes and acquisition of hormonal status for MCHL explain different mechanisms used by vertebrates to background-adapt.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».