Diversity and Molecular Evolution of Nonvisual Opsin Genes across Environmental, Developmental, and Morphological Adaptations in Frogs
Notice bibliographique
Résumé
Nonvisual opsins are transmembrane proteins expressed in the eyes and other tissues of many animals. When paired with a light-sensitive chromophore, nonvisual opsins form photopigments involved in various nonvisual, light-detection functions including circadian rhythm regulation, light-seeking behaviors, and seasonal responses. Here, we investigate the molecular evolution of nonvisual opsin genes in anuran amphibians (frogs and toads). We test several evolutionary hypotheses including the predicted loss of nonvisual opsins due to nocturnal ancestry and potential functional differences in nonvisual opsins resulting from environmental light variation across diverse anuran ecologies. Using whole-eye transcriptomes of 81 species, combined with genomes, multitissue transcriptomes, and independently annotated genes from an additional 21 species, we identify which nonvisual opsins are present in anuran genomes and those that are also expressed in the eyes, compare selective constraint among genes, and test for potential adaptive evolution by comparing selection between discrete ecological classes. At the genomic level, we recovered all 18 ancestral vertebrate nonvisual opsins, indicating that anurans demonstrate the lowest documented amount of opsin gene loss among ancestrally nocturnal tetrapods. We consistently found expression of 14 nonvisual opsins in anuran eyes and detected positive selection in a subset of these genes. We also found shifts in selective constraint acting on nonvisual opsins in frogs with differing activity periods, habitats, distributions, life histories, and pupil shapes, which may reflect functional adaptation. Although many nonvisual opsins remain poorly understood, these findings provide insight into the diversity and evolution of these genes across anurans, filling an important gap in our understanding of vertebrate opsins and setting the stage for future research on their functional evolution across taxa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».