DNA Methylation Profiles Suggest Intergenerational Transfer of Maternal Effects
Notice bibliographique
Résumé
The view of maternal effects (nongenetic maternal environmental influence on offspring phenotype) has changed from one of distracting complications in evolutionary genetics to an important evolutionary mechanism for improving offspring fitness. Recent studies have shown that maternal effects act as an adaptive mechanism to prepare offspring for stressful environments. Although research into the magnitude of maternal effects is abundant, the molecular mechanisms of maternal influences on offspring phenotypic variation are not fully understood. Despite recent work identifying DNA methylation as a potential mechanism of nongenetic inheritance, currently proposed links between DNA methylation and parental effects are indirect and primarily involve genomic imprinting. We combined a factorial breeding design and gene-targeted sequencing methods to assess inheritance of methylation during early life stages at 14 genes involved in growth, development, metabolism, stress response, and immune function of Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha). We found little evidence for additive or nonadditive genetic effects acting on methylation levels during early development; however, we detected significant maternal effects. Consistent with conventional maternal effect data, maternal effects on methylation declined through development and were replaced with nonadditive effects when offspring began exogenous feeding. We mapped methylation at individual CpG sites across the selected candidate genes to test for variation in site-specific methylation profiles and found significant maternal effects at selected CpG sites that also declined with development stage. While intergenerational inheritance of methylated DNA is controversial, we show that CpG-specific methylation may function as an underlying molecular mechanism for maternal effects, with important implications for offspring fitness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».