Multi-omics Investigation of Freeze Tolerance in the Amur Sleeper, an Aquatic Ectothermic Vertebrate
Notice bibliographique
Résumé
Freeze tolerance, the ability of an organism to survive internal ice formation, is a striking survival strategy employed by some ectotherms living in cold environments. However, the genetic bases of this remarkable adaptation are largely unknown. The Amur sleeper (Perccottus glenii), the only known freeze-tolerant fish species, 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 its strategies for surviving freezing. Evolutionary analysis suggested that the Amur sleeper diverged from its closest non-cold-hardy relative about 15.07 million years ago and has experienced a high rate of protein evolution. Transcriptomic and metabolomic data identified a coordinated and tissue-specific regulation of genes and metabolites involved in hypometabolism, cellular stress response, and cryoprotectant accumulation involved in freezing and thawing. Several genes show evidence of accelerated protein sequence evolution or family size expansion were found as adaptive responses to freezing-induced stresses. Specifically, genetic changes associated with cytoskeleton stability, cryoprotectant synthesis, transmembrane transport, and neuroprotective adaptations were identified as potentially key innovations that aid in freezing survival. Our work provides valuable resources and opportunities to unveil the molecular adaptations supporting freeze tolerance 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».