Ecological adaptations of amphibians to environmental changes along an altitudinal gradient (Case Study: Bufo gargarizans) from phenotypic and genetic perspectives
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Organisms have evolved a range of phenotypic and genetic adaptations to live in different environments along an altitudinal gradient. Herein, we studied the widely distributed Chinese toad, Bufo gargarizans, as a model and used an integrated phenotype-genotype approach to assess adaptations to different altitudinal environments. RESULTS: Comparison of populations from four altitudes (50 m, 1200 m, 2300 m, and 3400 m) showed more effective defenses among high-altitude toads. These included thickened epidermis, more epidermal capillaries and granular glands, greater gland size in skin, and higher antioxidant enzyme activities in plasma. High-altitude toads also showed increased erythrocytes and hematocrit and elevated hemoglobin concentration, potentially improving oxygen delivery. Elevated altitude led to a metabolic shift from aerobic to anaerobic metabolism, and high-altitude populations favored carbohydrates over fatty acids to fuel for energy metabolism. Differentially expressed genes were associated with adaptive phenotypic changes. For instance, expression of genes associated with fatty acid metabolism showed greater suppression at high altitude (3400 m), consistent with decreased flux of β-hydroxybutyric acid and lower free fatty acids levels. Moreover, down-regulation of genes involved in carbon metabolism processes at high altitude (3400 m) were coincident with reduced TCA cycle flux. These results suggest that high-altitude toads adopt a metabolic suppression strategy for survival under harsh environmental conditions. Moreover, the hypoxia-inducible factor signaling cascade was activated at high altitude. CONCLUSIONS: Collectively, these results advance our comprehension of adaptation to high-altitude environments by revealing physiological and genetic mechanisms at work in Chinese toads living along altitudinal gradients.
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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) | 0,001 | 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 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 ».