Expansion of sweet taste receptor genes in grass carp (Ctenopharyngodon idellus) coincided with vegetarian adaptation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Taste is fundamental to diet selection in vertebrates. Genetic basis of sweet taste receptor in the shaping of food habits has been extensively studied in mammals and birds, but scarcely studied in fishes. Grass carp is an excellent model for studying vegetarian adaptation, as it exhibits food habit transition from carnivory to herbivory. RESULTS: We identified six sweet taste receptors (gcT1R2A-F) in grass carp. The four gcT1R2s (gcT1R2C-F) have been suggested to be evolved from and paralogous to the two original gcT1R2s (gcT1R2A and gcT1R2B). All gcT1R2s were expressed in taste organs and mediated glucose-, fructose- or arginine-induced intracellular calcium signaling, revealing they were functional. In addition, grass carp was performed to prefer fructose to glucose under a behavioral experiment. Parallelly, compared with gcT1R2A-F/gcT1R3 co-transfected cells, gcT1R2C-F/gcT1R3 co-transfected cells showed a higher response to plant-specific fructose. Moreover, food habit transition from carnivory to herbivory in grass carp was accompanied by increased gene expression of certain gcT1R2s. CONCLUSIONS: We suggested that the gene expansion of T1R2s in grass carp was an adaptive strategy to accommodate the change in food environment. Moreover, the selected gene expression of gcT1R2s might drive the food habit transition from carnivory to herbivory in grass carp. This study provided some evolutional and physiological clues for the formation of herbivory in grass carp.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».