Multiple omic investigations of freeze tolerance adaptation in the aquatic ectothermic vertebrate, the Amur sleeper
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freeze tolerance is an amazing overwintering strategy that enables ectotherms to occupy new niches and survive in cold climates. However, the genetic basis underpinning this ecologically relevant adaptation is largely unknown. Amur sleeper is the only known freeze-tolerant fish species that can overwinter with its entire body frozen in ice. Here, we sequenced the chromosome-level genome of the Amur sleeper and performed comparative genomic, transcriptomic, and metabolomic analyses to investigate this remarkable adaptation. Phylogenetic analyses showed that the Amur sleeper diverged from its close relative with no cold hardiness about 15.07 million years ago and revealed two unusual population expansions during the glacial epochs. Integrative omics data identified a synchronous regulation of genes and metabolites involved in hypometabolism and cellular stress response, and several related genes showed strong evidence of accelerated evolution and positive selection. Potential evolutionary innovations that might aid in freezing survival were found to be associated with the dynamic rearrangement of the cytoskeleton to maintain cell viability, redistribution of water and cryoprotectants to limit cell volume reduction, and inhibition in nerve activity to facilitate dormancy, demonstrating a coordinated evolution for this complex adaptation. Overall, our work provides valuable resources and opportunities to unveil the genetic basis of freeze tolerance adaptation in ectothermic vertebrates.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».