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Enregistrement W4407854805 · doi:10.1101/2025.02.19.638963

The Greenland shark genome: insights into deep-sea ecology and lifespan extremes

2025· preprint· en· W4407854805 sur OpenAlexaff
Kaqiao Yang, Hideaki Mizobata, Shuichi Asakawa, Kazutoshi Yoshitake, Yuuki Watanabe, Nigel E. Hussey, Kit M. Kovacs, Christian Lydersen, Mitsutaka Kadota, Shigehiro Kuraku, Shigeharu Kinoshita

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEcologyGenomeBiologyGeographyOceanographyFisheryEvolutionary biologyGeneticsGeologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Greenland shark ( Somniosus microcephalus ) is known for its slow metabolism and deep-sea habitat. It is considered the longest-lived vertebrate on Earth, with an estimated lifespan of 392±120 years. Despite its remarkable longevity and lifestyle, there have been no genomic studies on this species. Here, we report the first, chromosome-level assembly of the Greenland shark genome, which is 5.9 Gb in size with an N50 length of 233 Mb, and contains 37,125 predicted genes with a completeness score of 86.5%. We found that the copy numbers of three gene families ( TNF , TLR , LRRFIP ), which are involved in activating the NF-κB signaling pathway, are significantly increased in the Greenland shark compared to short-lived shark species. In the rhodopsin of this deep-sea dweller, we detected amino acid substitutions that result in spectral tuning for the so-called 'blue shift', suggesting adaptive evolution to dim-light vision. We also elucidate the dynamics of the effective population size ( N e ) of the Greenland shark and its close relative, the Pacific sleeper shark ( Somniosus pacificus ). These genomic analyses offer new insights into the molecular basis of the exceptional longevity of the Greenland shark and highlight potential genetic mechanisms that could inform future research into longevity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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