Genomic insights into metabolic flux in hummingbirds
Notice bibliographique
Résumé
Hummingbirds are very well adapted to sustain efficient and rapid metabolic shifts. They oxidize ingested nectar to directly fuel flight when foraging but have to switch to oxidizing stored lipids derived from ingested sugars during the night or long-distance migratory flights. Understanding how this organism moderates energy turnover is hampered by a lack of information regarding how relevant enzymes differ in sequence, expression, and regulation. To explore these questions, we generated a chromosome-scale genome assembly of the ruby-throated hummingbird ( A. colubris ) using a combination of long- and short-read sequencing, scaffolding it using existing assemblies. We then used hybrid long- and short-read RNA sequencing of liver and muscle tissue in fasted and fed metabolic states for a comprehensive transcriptome assembly and annotation. Our genomic and transcriptomic data found positive selection of key metabolic genes in nectivorous avian species and deletion of critical genes ( SLC2A4 , GCK ) involved in glucostasis in other vertebrates. We found expression of a fructose-specific version of SLC2A5 putatively in place of insulin-sensitive SLC2A5 , with predicted protein models suggesting affinity for both fructose and glucose. Alternative isoforms may even act to sequester fructose to preclude limitations from transport in metabolism. Finally, we identified differentially expressed genes from fasted and fed hummingbirds, suggesting key pathways for the rapid metabolic switch hummingbirds undergo.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,017 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».