Tissue-specific patterns of regulatory changes underlying gene expression differences among <i>Ficedula</i> flycatchers and their naturally occurring F<sub>1</sub> hybrids
Notice bibliographique
Résumé
Changes in interacting cis- and trans-regulatory elements are important candidates for Dobzhansky-Muller hybrid incompatibilities and may contribute to hybrid dysfunction by giving rise to misexpression in hybrids. To gain insight into the molecular mechanisms and determinants of gene expression evolution in natural populations, we analyzed the transcriptome from multiple tissues of two recently diverged Ficedula flycatcher species and their naturally occurring F1 hybrids. Differential gene expression analysis revealed that the extent of differentiation between species and the set of differentially expressed genes varied across tissues. Common to all tissues, a higher proportion of Z-linked genes than autosomal genes showed differential expression, providing evidence for a fast-Z effect. We further found clear signatures of hybrid misexpression in brain, heart, kidney, and liver. However, while testis showed the highest divergence of gene expression among tissues, it showed no clear signature of misexpression in F1 hybrids, even though these hybrids were found to be sterile. It is therefore unlikely that incompatibilities between cis-trans regulatory changes explain the observed sterility. Instead, we found evidence that cis-regulatory changes play a significant role in the evolution of gene expression in testis, which illustrates the tissue-specific nature of cis-regulatory evolution bypassing constraints associated with pleiotropic effects of genes.
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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) | 0,001 | 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 ».