Adaptive Evolution of Nearctic Deepwater Fish Vision: Implications for Assessing Functional Variation for Conservation
Notice bibliographique
Résumé
Intraspecific functional variation is critical for adaptation to rapidly changing environments. For visual opsins, functional variation can be characterized in vitro and often reflects a species' ecological niche but is rarely considered in the context of intraspecific variation or the impact of recent environmental changes on species of cultural or commercial significance. Investigation of adaptation in postglacial lakes can provide key insight into how rapid environmental changes impact functional evolution. Here, we report evidence for molecular adaptation in vision in 2 lineages of Nearctic fishes that are deep lake specialists: ciscoes and deepwater sculpin. We found depth-related variation in the dim-light visual pigment rhodopsin that evolved convergently in these 2 lineages. In vitro characterization of spectral sensitivity of the convergent deepwater rhodopsin alleles revealed blue-shifts compared with other more widely distributed alleles. These blue-shifted rhodopsin alleles were only observed in deep clear postglacial lakes with underwater visual environments enriched in blue light. This provides evidence of remarkably rapid and convergent visual adaptation and intraspecific functional variation in rhodopsin. Intraspecific functional variation has important implications for conservation, and these fishes are of conservation concern and great cultural, commercial, and nutritional importance to Indigenous communities. We collaborated with the Saugeen Ojibway Nation to develop and test a metabarcoding approach that we show is efficient and accurate in recovering the ecological distribution of functionally relevant variation in rhodopsin. Our approach bridges experimental analyses of protein function and genetics-based tools used in large-scale surveys to better understand the ecological extent of adaptive functional variation.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».