Evolutionary walks through flower colour space driven by gene expression in<i>Petunia</i>and allies (Petunieae)
Notice bibliographique
Résumé
The structure and function of biochemical and developmental pathways determine the range of accessible phenotypes, which are the substrate for evolutionary change. Accordingly, we expect that observed phenotypic variation across species is strongly influenced by pathway structure, with different phenotypes arising due to changes in activity along pathway branches. Here, we use flower colour as a model to investigate how the structure of pigment pathways shapes the evolution of phenotypic diversity. We focus on the phenotypically diverse Petunieae clade in the nightshade family, which contains ca 180 species of Petunia and related genera, as a model to understand how flavonoid pathway gene expression maps onto pigment production. We use multivariate comparative methods to estimate co-expression relationships between pathway enzymes and transcriptional regulators, and then assess how expression of these genes relates to the major axes of variation in floral pigmentation. Our results indicate that coordinated shifts in gene expression predict transitions in both total anthocyanin levels and pigment type, which, in turn, incur trade-offs with the production of UV-absorbing flavonol compounds. These findings demonstrate that the intrinsic structure of the flavonoid pathway and its regulatory architecture underlies the accessibility of pigment phenotypes and shapes evolutionary outcomes for floral pigment production.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».