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Enregistrement W4221059947 · doi:10.1126/sciadv.abm6494

Gene losses in the common vampire bat illuminate molecular adaptations to blood feeding

2022· article· en· W4221059947 sur OpenAlexaff
Moritz Blumer, Tom Brown, Mariella Bontempo Freitas, Ana Luiza Fonseca Destro, Juraci Alves de Oliveira, Ariadna E. Morales, Tilman Schell, Carola Greve, Martin Pippel, David Jebb, Nikolai Hecker, Alexis-Walid Ahmed, Bogdan Kirilenko, Maddy Foote, Axel Janke, Burton K. Lim, Michael Hiller

Notice bibliographique

RevueScience Advances · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumToronto Zoo
Organismes subventionnairesMax-Planck-Institut für Physik Komplexer SystemeVlaamse regeringRadboud Universitair Medisch CentrumMax-Planck-GesellschaftConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésVampireDesmodus rotundusBiologyGeneGeneticsEvolutionary biologyComputer scienceVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vampire bats are the only mammals that feed exclusively on blood. To uncover genomic changes associated with this dietary adaptation, we generated a haplotype-resolved genome of the common vampire bat and screened 27 bat species for genes that were specifically lost in the vampire bat lineage. We found previously unknown gene losses that relate to reduced insulin secretion ( FFAR1 and SLC30A8 ), limited glycogen stores ( PPP1R3E ), and a unique gastric physiology ( CTSE ). Other gene losses likely reflect the biased nutrient composition ( ERN2 and CTRL ) and distinct pathogen diversity of blood ( RNASE7 ) and predict the complete lack of cone-based vision in these strictly nocturnal bats ( PDE6H and PDE6C ). Notably, REP15 loss likely helped vampire bats adapt to high dietary iron levels by enhancing iron excretion, and the loss of CYP39A1 could have contributed to their exceptional cognitive abilities. These findings enhance our understanding of vampire bat biology and the genomic underpinnings of adaptations to blood feeding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations71
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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