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Enregistrement W2965995527 · doi:10.1101/726240

Abiotic environmental adaptation in vertebrates is characterized by functional genomic constraint

2019· preprint· en· W2965995527 sur OpenAlexaff
Katharina C. Wollenberg Valero, Joan Garcia‐Porta, Iker Irisarri, Lauric Feugere, Adam Bates, Sebastian Kirchhof, Olga Jovanović Glavaš, Panayiotis Pafilis, Sabrina F. Samuel, Johannes Müller, Miguel Vences, Alexander P. Turner, Pedro Beltrán-Álvarez, Kenneth B. Storey

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesUppsala Multidisciplinary Center for Advanced Computational ScienceCentre National de la Recherche ScientifiqueDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of Hull
Mots-clésBiologyAdaptation (eye)Evolutionary biologyGeneAbiotic componentAbiotic stressGenomicsGenomeLocal adaptationComputational biologyGeneticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the genomic basis of adaptation to different abiotic environments is important for understanding organismal responses to current short-term environmental fluctuations. Using functional and comparative genomics approaches, we here investigated whether genomic adaptation to a set of environmental parameters is contingent across vertebrate genomes or, alternatively, contains an element of evolutionary constraint that would be evident through recurrent involvement of specific subsets of genes and functions in adaptation to similar environments. We first identified 200 genes with signatures of selection from transcriptomes of 24 species of lacertid lizards with known adaptations in preferred temperature, correlated with thermal environment experienced by these lizards in their range. In order to discern genes adapting to climate from other selective factors, we then performed a meta-analysis of 1100 genes with signatures of selection obtained from-omics studies in vertebrate species adapted to different abiotic environments. We found that this gene set formed a tightly connected interactome which was to 23% enriched in predicted functions of adaptation to climate and to 18% involved in organismal stress response. We found a much higher degree of recurrent use of identical genes (43.6%) and functional similarity than expected by chance, and no clear division between genes used in ectotherm and endotherm physiological strategies. 171 out of 200 genes of Lacertidae were part of this network, indicating that a comparative genomic approach can help to disentangle genes functionally related to adaptation to different abiotic environments from other selective factors. These results furthermore highlight an important role of genomic constraint in adaptation to the abiotic environment, and narrows the set of candidate markers to be used in future research on environmental adaptability related to climate change. Significance Statement / Nontechnical summary While the convergent evolution of phenotypes in similar environments is a well-studied phenomenon, the genomic basis of such common phenotypes and physiologies is still enigmatic. The prevalent notion is that re-use of the same genes to adapt to similar environments in different species is about as likely as winning the lottery – but organismal systems are also, to some extent, comparable between different species such as man and fruit fly through shared genes and gene functions. In this paper, we test whether constraint or contingency is more prevalent in genomic adaptation of vertebrates to aspects of their abiotic environment. We find evidence for strong functional constraint and stress responsiveness of the genes involved, which might help understand how currently experienced stress under changing climates may result in future adaptation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,166 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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