RNA sequencing describes both population structure and plasticity-selection dynamics in a non-model fish
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Messenger RNA sequencing is becoming more common in studies of non-model species and is most often used for gene expression-based investigations. However, the method holds potential for numerous other applications as well-including analyses of alternative splicing, population structure, and signatures of selection. To maximize the utility of mRNA data sets, distinct analyses may be combined such as by exploring dynamics between gene expression with signatures of selection in the context of population structure. Here, we compare two published data sets describing two populations of a minnow species endemic to the San Francisco Estuary (Sacramento splittail, Pogonichthys macrolepidotus): a microsatellite data set showing population structure, and an mRNA whole transcriptome data set obtained after the two populations were exposed to a salinity challenge. We compared measures of population structure and genetic variation using single nucleotide polymorphisms (SNPs) called from mRNA from the whole transcriptome sequencing study with those patterns determined from microsatellites. For investigating plasticity and evolution, intra- and inter-population transcriptome plasticity was investigated with differential gene expression, differential exon usage, and gene expression variation. Outlier SNP analysis was also performed on the mRNA data set and signatures of selection and phenotypic plasticity were investigated on an individual-gene basis. RESULTS: We found that mRNA sequencing revealed patterns of population structure consistent with those found with microsatellites, but with lower magnitudes of genetic variation and population differentiation consistent with widespread purifying selection expected when using mRNA. In addition, within individual genes, phenotypic plasticity or signatures of selection were found in almost mutual exclusion (except heatr6, nfu1, slc22a6, sya, and mmp13). CONCLUSIONS: These results show that an mRNA sequencing data set may have multiple uses, including describing population structure and for investigating the mechanistic interplay of evolution and plasticity in adaptation. MRNA sequencing thus complements traditional sequencing methods used for population genetics, in addition to its utility for describing phenotypic plasticity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».