Temperature-dependent Small RNA Expression Depends on Wild Genetic Backgrounds of <i>Caenorhabditis briggsae</i>
Notice bibliographique
Résumé
Geographically distinct populations can adapt to the temperature conditions of their local environment, leading to temperature-dependent fitness differences between populations. Consistent with local adaptation, phylogeographically distinct Caenorhabditis briggsae nematodes show distinct fitness responses to temperature. The genetic mechanisms underlying local adaptation, however, remain unresolved. To investigate the potential role of small noncoding RNAs in genotype-specific responses to temperature, we quantified small RNA expression using high-throughput sequencing of C. briggsae nematodes from tropical and temperate strain genotypes reared under three temperature conditions (14 °C, 20 °C, and 30 C). Strains representing both tropical and temperate regions showed significantly lower expression of PIWI-interacting RNAs (piRNAs) at high temperatures, primarily mapping to a large ∼7 Mb long piRNA cluster on chromosome IV. We also documented decreased expression of 22G-RNAs antisense to protein-coding genes and other genomic features at high rearing temperatures for the thermally-intolerant temperate strain genotype, but not for the tropical strain genotype. Reduced 22G-RNA expression was widespread along chromosomes and among feature types, indicative of a genome-wide response. Targets of the EGO-1/CSR-1 22G-RNA pathway were most strongly impacted compared with other 22G-RNA pathways, implicating the CSR-1 Argonaute and its RNA-dependent RNA polymerase EGO-1 in the genotype-dependent modulation of C. briggsae 22G-RNAs under chronic thermal stress. Our work suggests that gene regulation via small RNAs may be an important contributor to the evolution of local adaptations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».