Molecular Mechanisms of Temperature Tolerance Plasticity in an Arthropod
Notice bibliographique
Résumé
How species thrive in a wide range of environments is a major focus of evolutionary biology. For many species, limited genetic diversity or gene flow among habitats means that phenotypic plasticity must play an important role in their capacity to tolerate environmental heterogeneity and to colonize new habitats. However, we have a limited understanding of the molecular components that govern plasticity in ecologically relevant phenotypes. We examined this hypothesis in a spider species (Stegodyphus dumicola) with extremely low species-wide genetic diversity that nevertheless occupies a broad range of thermal environments. We determined phenotypic responses to temperature stress in individuals from four climatic zones using common garden acclimation experiments to disentangle phenotypic plasticity from genetic adaptations. Simultaneously, we created data sets on multiple molecular modalities: the genome, the transcriptome, the methylome, the metabolome, and the bacterial microbiome to determine associations with phenotypic responses. Analyses of phenotypic and molecular associations reveal that acclimation responses in the transcriptome and metabolome correlate with patterns of phenotypic plasticity in temperature tolerance. Surprisingly, genes whose expression seemed to be involved in plasticity in temperature tolerance were generally highly methylated contradicting the idea that DNA methylation stabilizes gene expression. This suggests that the function of DNA methylation in invertebrates varies not only among species but also among genes. The bacterial microbiome was stable across the acclimation period; combined with our previous demonstrations that the microbiome is temporally stable in wild populations, this is convincing evidence that the microbiome does not facilitate plasticity in temperature tolerance. Our results suggest that population-specific variation in temperature tolerance among acclimation temperatures appears to result from the evolution of plasticity in mainly gene expression.
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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 ».