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Enregistrement W2960946112 · doi:10.1093/jhered/esz045

Genomic Signatures of Selection along a Climatic Gradient in the Northern Range Margin of the White-Footed Mouse (Peromyscus leucopus)

2019· article· en· W2960946112 sur OpenAlexafffund
Alan García‐Elfring, Rowan D. H. Barrett, Virginie Millien

Notice bibliographique

RevueJournal of Heredity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyPeromyscusEvolutionary biologyGeneticsAdaptation (eye)Single-nucleotide polymorphismGeneEcologyGenotypeNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying genetic variation involved in thermal adaptation is likely to yield insights into how species adapt to different climates. Physiological and behavioral responses associated with overwintering (e.g., torpor) are thought to serve important functions in climate adaptation. In this study, we use 2 isolated Peromyscus leucopus lineages on the northern margin of the species range to identify single nucleotide polymorphisms (SNPs) showing a strong environmental association and test for evidence of parallel evolution. We found signatures of clinal selection in each lineage, but evidence of parallelism was limited, with only 2 SNPs showing parallel allele frequencies across transects. These parallel SNPs map to a gene involved in protection against iron-dependent oxidative stress (Fxn) and to a gene with unknown function but containing a forkhead-associated domain (Fhad1). Furthermore, within transects, we find significant clinal patterns in genes enriched for functions associated with glycogen homeostasis, synaptic function, intracellular Ca2+ balance, H3 histone modification, as well as the G2/M transition of cell division. Our results are consistent with recent literature on the cellular and molecular basis of climate adaptation in small mammals and provide candidate genomic regions for further study.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,746
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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