Adaptation of plasticity to projected maximum temperatures and across climatically defined bioregions
Notice bibliographique
Résumé
Resilience to environmental stressors due to climate warming is influenced by local adaptations, including plastic responses. The recent literature has focused on genomic signatures of climatic adaptation, but little is known about how plastic capacity may be influenced by biogeographic and evolutionary processes. We investigate phenotypic plasticity as a target of climatic selection, hypothesizing that lineages that evolved in warmer climates will exhibit greater plastic adaptive resilience to upper thermal stress. This was experimentally tested by comparing transcriptomic responses within and among temperate, subtropical, and desert ecotypes of Australian rainbowfish subjected to contemporary and projected summer temperatures. Critical thermal maxima were estimated, and ecological niches delineated using bioclimatic modeling. A comparative phylogenetic expression variance and evolution model was used to assess plastic and evolved changes in gene expression. Although 82% of all expressed genes were found in the three ecotypes, they shared expression patterns in only 5 out of 236 genes that responded to the climate change experiment. A total of 532 genes showed signals of adaptive (i.e., genetic-based) plasticity due to ecotype-specific directional selection, and 23 of those responded to projected summer temperatures. Network analyses demonstrated centrality of these genes in thermal response pathways. The greatest adaptive resilience to upper thermal stress was shown by the subtropical ecotype, followed by the desert and temperate ecotypes. Our findings indicate that vulnerability to climate change will be highly influenced by biogeographic factors, emphasizing the value of integrative assessments of climatic adaptive traits for accurate estimation of population and ecosystem responses.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».