Comparative Population Transcriptomics Provide New Insight into the Evolutionary History and Adaptive Potential of World Ocean Krill
Notice bibliographique
Résumé
Genetic variation is instrumental for adaptation to changing environments but it is unclear how it is structured and contributes to adaptation in pelagic species lacking clear barriers to gene flow. Here, we applied comparative genomics to extensive transcriptome datasets from 20 krill species collected across the Atlantic, Indian, Pacific, and Southern Oceans. We compared genetic variation both within and between species to elucidate their evolutionary history and genomic bases of adaptation. We resolved phylogenetic interrelationships and uncovered genomic evidence to elevate the cryptic Euphausia similis var. armata into species. Levels of genetic variation and rates of adaptive protein evolution vary widely. Species endemic to the cold Southern Ocean, such as the Antarctic krill Euphausia superba, showed less genetic variation and lower evolutionary rates than other species. This could suggest a low adaptive potential to rapid climate change. We uncovered hundreds of candidate genes with signatures of adaptive evolution among Antarctic Euphausia but did not observe strong evidence of adaptive convergence with the predominantly Arctic Thysanoessa. We instead identified candidates for cold-adaptation that have also been detected in Antarctic fish, including genes that govern thermal reception such as TrpA1. Our results suggest parallel genetic responses to similar selection pressures across Antarctic taxa and provide new insights into the adaptive potential of important zooplankton already affected by climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».