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Enregistrement W3166333595 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.1075.2

High‐altitude Adaptation and Hypoxia Signaling in Deer Mice

2017· article· en· W3166333595 sur OpenAlexaffabout
Graham R. Scott, Catherine M. Ivy, Kevin B. Tate, Jonathan P. Velotta, Rena M. Schweizer, Zachary A. Cheviron

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésBiologyEffects of high altitude on humansHypoxia (environmental)PopulationHypoxic ventilatory responseTranscriptomeAlleleBalancing selectionAllele frequencyGeneticsGeneGene expressionRespirationAnatomyOxygenMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hypoxic and cold environment at high altitudes requires that endothermic animals sustain high rates of O 2 consumption for both locomotion and thermogenesis while facing a diminished O 2 supply. Recent evidence suggests that genes in the hypoxia inducible factor (HIF) pathway have been targeted by natural selection and have contributed to evolutionary adaptation to high altitudes in several species. Here, we examine the role of hypoxia signaling in high‐altitude adaptation in deer mice ( Peromyscus maniculatus ). Maximal O 2 consumption (VO 2 max) in hypoxia is augmented in high‐altitude populations, underpinned by increases in pulmonary O 2 extraction, arterial O 2 saturation, cardiac output, and tissue O 2 extraction compared to low‐altitude populations. Highlanders also maintain higher heart rates during deep hypoxia at rest. Associated with the population differences in physiology is extreme allele frequency variation in a non‐synonymous single nucleotide polymorphism in Epas1 , the gene encoding HIF‐2α. Transcriptome scans indicate that these differences in Epas1 allele frequency stem from a history of spatially varying selection between high and low altitudes. RNA‐Seq measurements of gene expression in the left ventricle show that transcriptomic variation in HIF target genes is correlated to VO 2 max. Furthermore, comparisons of the hypoxia response between mice with different Epas1 genotypes (captured from an admixed population on the summit Mount Evans CO) show that the high‐altitude Epas1 allele is associated with higher heart rates in deep hypoxia, but that it has no association with variation in breathing or blood haemoglobin content. Our results therefore suggest that changes in hypoxia signaling contribute to high‐altitude adaptation in deer mice. Support or Funding Information Supported by NSERC of Canada and the USA National Science Foundation

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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