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Enregistrement W2979206425 · doi:10.1101/791210

Transgenerational dispersal plasticity and its fitness consequences are under genetic control

2019· preprint· en· W2979206425 sur OpenAlexaff
Hugo Cayuela, Staffan Jacob, Nicolas Schtickzelle, Rik Verdonck, Hervé Philippe, Martin Laporte, Michèle Huet, Louis Bernatchez, Delphine Legrand

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAquatic Invertebrate Ecology and Behavior
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiological dispersalBiologyPhenotypic plasticityTransgenerational epigeneticsTraitAdaptation (eye)Evolutionary biologyGenotypeEcologyGeneticsGenePopulationEpigenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phenotypic plasticity, the ability of one genotype to produce different phenotypes in different environments, plays a central role in species’ response to environmental changes. Transgenerational plasticity (TGP) allows the transmission of this environmentally-induced phenotypic variation across generations, and can influence adaptation. To date, the genetic control of TGP, its long-term stability, and its potential costs remain largely unknown, mostly because empirical demonstrations of TGP across many generations in several genetic backgrounds are scarce. Here, we examined how genotype determines the TGP of dispersal, a fundamental process in ecology and evolution. We used an experimental approach involving ~200 clonal generations in a model-species of ciliate to determine if and how TGP influences the expression of dispersal-related traits in several genotypes. Our results show that morphological and movement traits associated with dispersal are plastic, and that these modifications are inherited over at least 35 generations. We also highlight that genotype modulates the fitness costs and benefits associated with plastic dispersal strategies. Our study suggests that genotype-dependent TGP could play a critical role in eco-evolutionary dynamics as dispersal determines gene flow and the long-term persistence of natural populations. More generally, it outlines the tremendous importance that genotype-dependent TGP could have in the ability of organisms to cope with current and future environmental changes. Significance The genetic control of the transgenerational plasticity is still poorly understood despite its critical role in species responses to environmental changes. We examined how genotype determines transgenerational plasticity of a complex trait ( i.e. , dispersal) in a model-species of ciliate across ~200 clonal generations. Our results provide evidence that plastic phenotypic variation linked to dispersal is stably inherited over tens of generations and that cell genotype modulates the expression and fitness cost of transgenerational plasticity.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 GPT0,209
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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