Genome-wide DNA methylation predicts environmentally driven life history variation in a marine fish
Notice bibliographique
Résumé
Epigenetic modifications are thought to be one of the molecular mechanisms involved in plastic adaptive responses to environmental variation. However, studies reporting associations between genome-wide epigenetic changes and habitat-specific variations in life history traits (e.g., lifespan, reproduction) are still scarce, likely due to the recent application of methylome resequencing methods to non-model species. In this study, we examined associations between whole genome DNA methylation and environmentally driven life history variation in 2 lineages of a marine fish, the capelin (Mallotus villosus), from North America and Europe. In both lineages, capelin harbor 2 contrasting life history tactics (demersal vs. beach-spawning). Performing whole genome and methylome sequencing, we showed that life history tactics are associated with epigenetic changes in both lineages, though the effect was stronger in European capelin. Genetic differentiation between the capelin harboring different life history tactics was negligible, but we found genome-wide methylation changes in both lineages. We identified 9,125 European and 199 North American differentially methylated regions (DMRs) due to life history. Gene ontology (GO) enrichment analysis for both lineages revealed an excess of terms related to neural function. Our results suggest that environmental variation causes important epigenetic changes that are associated with contrasting life history tactics in lineages with divergent genetic backgrounds, with variable importance of genetic variation in driving epigenetic variation. Our study emphasizes the potential role of genome-wide epigenetic variation in adaptation to environmental variation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».