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Enregistrement W2917493304 · doi:10.1111/pcmr.12776

Plasticity for colour adaptation in vertebrates explained by the evolution of the genes <i>pomc</i>, <i>pmch</i> and <i>pmchl</i>

2019· article· en· W2917493304 sur OpenAlexafffund
Gabriel E. Bertolesi, John Zhijia Zhang, Sarah McFarlane

Notice bibliographique

RevuePigment Cell & Melanoma Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyZebrafishGeneAdaptation (eye)XenopusEvolutionary biologyMelanin-concentrating hormonePhenotypeVertebrateGeneticsNeuroscienceNeuropeptide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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