Diversified Mammalian Visual Adaptations to Bright- or Dim-Light Environments
Notice bibliographique
Résumé
Photic niche shifts of mammals are associated with changing visual capabilities, primarily mediated by three visual pigments, two (SWS1 and M/LWS) of them for color vision and rhodopsin (RH1) for dim-light vision. To further elucidate molecular mechanisms of mammalian visual adaptations to different light environments, a systematic study incorporating evolutionary analyses across diverse groups and in vitro assays have been carried out. Here, we collected gene sequences for the three opsins from 220 species covering all major mammalian clades. After screening for cone opsin gene losses, we estimated selective pressures on each of the three genes and compared the levels of selection experienced by species living in bright- and dim-light environments. SWS1 pigment is shown to experience accelerated evolution in species living in bright-light environments as has RH1 in aquatic cetaceans, indicating potential shifts for ecological adaptations. To further elucidate the functional mechanisms for these two pigments, we then carried out site-directed mutagenesis in representative taxa. For SWS1, violet and ultraviolet sensitivities in the pika and mouse are mainly affected by substitutions at the critical sites 86 and 93, which have strong epistatic interaction. For RH1, the phenotypic difference between the sperm whale and bovine sequences is largely contributed by a substitution at site 195, which could be critical for dim-light sensation for deep-diving species. Different evolutionary patterns for the visual pigments have been identified in mammals, which correspond to photic niches, although additional phenotypic assays are still required to fully explain the functional mechanisms.
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 | 0,001 |
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 ».