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Enregistrement W4408316629 · doi:10.1093/evolut/qpaf050

Transgenerational epigenetic inheritance increases trait variation but is not adaptive

2025· article· en· W4408316629 sur OpenAlexafffund
René S. Shahmohamadloo, John M. Fryxell, Seth M. Rudman

Notice bibliographique

RevueEvolution · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institutes of HealthCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésBiologyEpigeneticsPhenotypic plasticityTransgenerational epigeneticsTraitInheritance (genetic algorithm)Evolutionary biologyMaternal effectGeneticsOffspringEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding organismal responses to environmental change is a central goal of biology with profound implications for the conservation of biodiversity. Widespread evidence of epigenetic modifications in response to environmental stress, including those inherited across generations, has led to considerable speculation about their role in organismal responses to environmental change. Yet, the magnitude and fitness consequences of epigenetic marks carried beyond maternal inheritance are largely unknown. Here, we tested how transgenerational epigenetic inheritance (TEI) shapes the phenotypic response of Daphnia clones to the environmental stressor Microcystis. We split individuals from each of eight genotypes into exposure and control treatments (P0 generation) and tracked the fitness of their descendants to the F3 generation. We found transgenerational epigenetic exposure to Microcystis led to reduced survival and growth rates and no consistent effect on offspring production. TEI was associated with increases in trait variance, suggesting the potential for heritable bet hedging driven by TEI. Taken together, our results demonstrate that TEI causes substantial-but not adaptive-trait shifts, suggesting transgenerational adaptive plasticity may be rare.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,884
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,229 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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