Alternative splicing and parallel patterns of gene expression underlie population and life history divergence in an amphibian
Notice bibliographique
Résumé
Populations distributed across anthropogenic disturbance gradients can express different phenotypes adapted to distinct habitats. Previous studies have focused on the role of gene expression linking phenotypic and genetic variation in wild populations. However, recent studies have revealed the critical role of post-transcriptional processes such as alternative splicing in generating phenotypic variation in response to modified environments. Knowledge of alternative splicing should provide more comprehensive insights into understanding population responses to environmental change. Here, we examined gene expression and alternative splicing patterns in the wood frog, an amphibian known for strong phenotypic divergence in response to road-adjacency and runoff pollution. Roadside populations show locally maladaptive traits as embryos and larvae but adaptive traits as adults, suggesting potential tradeoffs across life history in response to road effects. Here, we found strong differences in gene expression and alternative splicing patterns between hatchlings and adults, along with population specific patterns. However, only two differentially expressed genes (Hsp70 and GPSM2) showed repeated divergence between roadside populations and populations located away from roads. These results suggest that while local populations and life history stages can diverge substantially in both gene expression and alternative splicing, a low degree of transcriptomic parallelism underlies (mal)adaptation to roads and pollution.
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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 | 0,000 | 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 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 ».