<i>Cis</i> -regulatory changes in locomotor genes are associated with the evolution of burrowing behavior
Notice bibliographique
Résumé
Summary How evolution modifies complex, innate behaviors is largely unknown. Divergence in many morphological traits has been linked, at least in part, to cis -regulatory changes in gene expression, a pattern also observed in some behaviors of recently diverged populations. Given this, we compared the gene expression in the brains of two interfertile sister species of Peromyscus mice, including allele-specific expression (ASE) of their F 1 hybrids, that show large and heritable differences in burrowing behavior. Because cis -regulation may contribute to constitutive as well as activity-dependent gene expression, we also captured a molecular signature of burrowing circuit divergence by quantifying gene expression in mice shortly after burrowing. We found that several thousand genes were differentially expressed between the two sister species regardless of behavioral context, with several thousand more showing behavior-dependent differences. Allele-specific expression in F 1 hybrids showed a similar pattern, suggesting that much of the differential expression is driven by cis -regulatory divergence. Genes related to locomotor coordination showed the strongest signals of lineage-specific selection on burrowing-induced cis -regulatory changes. By comparing these candidate genes to independent quantitative trait locus (QTL) mapping data, we found that the closest QTL markers to these candidate genes are associated with variation in burrow shape, demonstrating an enrichment for candidate locomotor genes near segregating causal loci. Together, our results provide insight into how cis -regulated gene expression can depend on behavioral context as well as how this dynamic regulatory divergence between species can be integrated with forward genetics to enrich our understanding of the genetic basis of behavioral 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 ».