The Evolutionary Complexities of DNA Methylation in Animals: From Plasticity to Genetic Evolution
Notice bibliographique
Résumé
The importance of DNA methylation in plastic responses to environmental change and evolutionary dynamics is increasingly recognized. Here, we provide a Perspective piece on the diverse roles of DNA methylation on broad evolutionary timescales, including (i) short-term transient acclimation, (ii) stable phenotypic evolution, and (iii) genomic evolution. We show that epigenetic responses vary along a continuum, ranging from short-term acclimatory responses in variable environments within a generation to long-term modifications in populations and species. DNA methylation thus unlocks additional potential for organisms to rapidly acclimate to their environment over short timeframes. If these changes affect fitness, they can circumvent the need for adaptive changes at the genome level. However, methylation has a complex reciprocal relationship with genetic variation as it can be genetically controlled, yet it can also induce point mutations and contribute to genomic evolution. When habitats remain constant over many generations, or populations are separated across habitats, initially plastic phenotypes can become hardwired through epigenetically facilitated mutagenesis. It remains unclear under what circumstances plasticity contributes to evolutionary outcomes, and when plastic changes will become permanently encoded into genotype. We highlight how studies investigating the evolution of epigenetic plasticity need to carefully consider how plasticity in methylation state could evolve among different evolutionary scenarios, the possible phenotypic outcomes, its effects on genomic evolution, and the proximate energetic and ultimate fitness costs of methylation. We argue that accumulating evidence suggests that DNA methylation can contribute toward evolution on various timescales, spanning a continuum from acclimatory plasticity to genomic 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 ».