Phenotypic plasticity evolves at multiple biological levels in response to environmental predictability in a long-term experiment with a halotolerant microalga
Notice bibliographique
Résumé
Phenotypic plasticity, the change in the phenotype of a given genotype in response to its environment of development, is a ubiquitous feature of life, enabling organisms to cope with variation in their environment. Theoretical studies predict that, under stationary environmental variation, the level of plasticity should evolve to match the predictability of selection at the timing of development. However, the extent to which patterns of evolution of plasticity for more integrated traits are mirrored by their underlying molecular mechanisms remains unclear, especially in response to well-characterized selective pressures exerted by environmental predictability. Here, we used experimental evolution with the microalgae Dunaliella salina under controlled environmental fluctuations, to test whether the evolution of phenotypic plasticity in responses to environmental predictability (as measured by the squared autocorrelation ρ2) occurred across biological levels, going from DNA methylation to gene expression to cell morphology. Transcriptomic analysis indicates clear effects of salinity and ρ2 × salinity interaction on gene expression, thus identifying sets of genes involved in plasticity and its evolution. These transcriptomic effects were independent of DNA methylation changes in cis. However, we did find ρ2-specific responses of DNA methylation to salinity change, albeit weaker than for gene expression. Overall, we found consistent evolution of reduced plasticity in less predictable environments for DNA methylation, gene expression, and cell morphology. Our results provide the first clear empirical signature of plasticity evolution at multiple levels in response to environmental predictability, and highlight the importance of experimental evolution to address predictions from evolutionary theory, as well as investigate the molecular basis of plasticity evolution.
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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 ».