Comparative regulomics reveals pervasive selection on gene dosage following whole genome duplication
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Whole genome duplication (WGD) events have played a major role in eukaryotic genome evolution, but the consequence of these extreme events in adaptive genome evolution is still not well understood. To address this knowledge gap we used a comparative phylogenetic model and transcriptomic data from seven species to infer selection on gene expression in duplicated genes (ohnologs) following the salmonid WGD 80-100 million years ago. We find rare cases of tissue-specific expression evolution but pervasive expression evolution affecting many tissues, reflecting strong selection on maintenance of genome stability following genome doubling. Although ohnolog expression levels have evolved mostly asymmetrically, by diverting one ohnolog copy down a path towards pseudogenization, strong evolutionary constraints have frequently also favoured symmetric shifts in gene dosage of both copies, likely to achieve gene dose reduction while avoiding accumulation of ‘toxic mutations’. Mechanistically, ohnolog regulatory divergence is dictated by the number of bound transcription factors in promoters, with transposable elements being one source of novel binding sites driving tissue-specific gains in expression. Our results imply pervasive adaptive expression evolution following WGD to overcome the immediate challenges posed by genome doubling and to exploit the long-term genetic opportunities for novel phenotype evolution.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».