Sex-biased gene expression at single-cell resolution: cause and consequence of sexual dimorphism
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Notice bibliographique
Résumé
Gene expression differences between males and females are thought to be key for the evolution of sexual dimorphism, and sex-biased genes are often used to study the molecular footprint of sex-specific selection. However, gene expression is often measured from complex aggregations of diverse cell types, making it difficult to distinguish between sex differences in expression that are due to regulatory rewiring within similar cell types and those that are simply a consequence of developmental differences in cell-type abundance. To determine the role of regulatory versus developmental differences underlying sex-biased gene expression, we use single-cell transcriptomic data from multiple somatic and reproductive tissues of male and female guppies, a species that exhibits extensive phenotypic sexual dimorphism. Our analysis of gene expression at single-cell resolution demonstrates that nonisometric scaling between the cell populations within each tissue and heterogeneity in cell-type abundance between the sexes can influence inferred patterns of sex-biased gene expression by increasing both the false-positive and false-negative rates. Moreover, we show that, at the bulk level, the subset of sex-biased genes that are the product of sex differences in cell-type abundance can significantly confound patterns of coding-sequence evolution. Taken together, our results offer a unique insight into the effects of allometry and cellular heterogeneity on perceived patterns of sex-biased gene expression and highlight the power of single-cell RNA-sequencing in distinguishing between sex-biased genes that are the result of regulatory change and those that stem from sex differences in cell-type abundance, and hence are a consequence rather than a cause of sexual dimorphism.
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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.
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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 découle