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Enregistrement W2976509736 · doi:10.1101/784231

The role of genomic vs. epigenomic variation in shaping patterns of convergent transcriptomic variation across continents in a young species complex

2019· preprint· en· W2976509736 sur OpenAlexafffund
Clément Rougeux, Martin Laporte, Pierre‐Alexandre Gagnaire, Louis Bernatchez

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic diversity and population structure
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEpigenomicsBiologyDNA methylationExpression quantitative trait lociGeneticsEvolutionary biologyDifferentially methylated regionsGenetic variationCopy-number variationEpigeneticsGeneGenomicsRegulation of gene expressionGene expressionSingle-nucleotide polymorphismGenomeGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Repeated adaptive divergence in replicates of phenotypic diversification offers a propitious context to identify the molecular bases associated to adaptive divergence. A currently hotly debated topic pertains to the relative role of genomic vs. epigenomic variation in shaping patterns of phenotypic variation at the gene expression level. Here, we combined genomic, epigenomic and transcriptomic information from 64 individuals in order to quantify the relative role of SNPs and DNA methylation variation in the repeated evolution of four limnetic-benthic whitefish species pairs from Europe and North America. We first found evidence for 149 convergent differentially methylated regions (DMRs) between species across continents, which significantly influenced levels of gene expression. Hyper-methylated DMRs in the limnetic species were globally associated to an expression repression relatively to benthic species, and inversely. Furthermore, we identified 108 convergent genetic variants (eQTLs) associated to gene expression differences between species. Gene expression differences were more pronounced in genes harbouring eQTL compared to those associated with DMRs, thus revealing a greater effect of eQTLs on gene expression. Multivariate analyses allowed partitioning the relative contribution of epi-/genomic changes and their association to gene expression variation. Most of the gene expression variation was significantly explained by genomic (4.1%) and putatively genomic-epigenomic interactive variation (46.7%), while “pure” epigenomic variation explained marginally 2.3% of the gene expression variation across continents. This study provides a rare qualitative and quantitative documentation of the relative role of genomic, DNA methylation and their interaction in shaping patterns of convergent gene expression during the process of ecological speciation.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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