Contrasting levels of transcriptome-wide SNP diversity and adaptive molecular variation among conifers
Notice bibliographique
Résumé
Adaptive convergence can arise when response to natural selection involves shared molecular or functional mechanisms among multiple taxa. Conifers are archaic species of ancient origin with delayed sexual maturity related to their woody perennial nature. Thus, they represent a relevant plant group to assess if convergence from selection may have become disconnected between molecular and functional levels. In this purpose, transcriptome-wide SNP diversity was assessed in seven partially sympatric and reproductively isolated conifer species (118 individuals from 67 populations) populating the temperate and boreal forests of northeastern North America. SNP diversity was found highly heterogeneous among species, which would relate to variation in species-specific demography and history. Rapidly evolving genes with signatures of positive selection were identified, and their relative abundance among species reflected differences in transcriptome-wide SNP diversity. The analysis of sequence homology also revealed very limited convergence among taxa in spite of sampling same tissues at same age. However, convergence increased gradually at the levels of gene families and biological processes, which were largely related to stress response and regulatory mechanisms in all species. Given their multiple small to large gene families and long time since inception, conifers may have had sufficient gene network flexibility and gene functional redundancy for evolving alternative adaptive genes for similar metabolic responses to environmental selection pressures. Despite a long divergence time of ~350 Mya between conifers and Angiosperms, we also uncovered a set of 17 key genes presumably under positive selection in both lineages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».