Alternative Splicing and Gene Expression Variation Underlie Population and Life History Differences in an Amphibian
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Phenotypic variation is common across life history and among populations occupying different environments, yet the molecular mechanisms underlying these axes of divergence remain poorly understood. Much work has focused on gene expression as a link between genetic variation, environmental variation, and phenotypes, but post‐transcriptional processes such as alternative splicing—which affect how transcripts are assembled rather than how much of a transcript is produced—are increasingly recognized as additional modulators of plasticity and adaptation. Here, we examined gene expression and alternative splicing together in the wood frog ( Rana sylvatica ), an amphibian with a complex life cycle whose populations differ across replicated gradients of road adjacency and associated pollution. We found extensive transcriptomic differences between hatchlings and adults, with thousands of genes differentially expressed or spliced. Individuals clustered strongly by population for both expression and splicing. Differences at the habitat level were less extensive, but revealed two differentially expressed genes ( HSP70 and Gpsm2 ) and one differentially spliced gene ( Cd82 ) that consistently distinguished roadside and woodland populations. Overall, genetic differentiation between populations was low, suggesting that phenotypic and transcriptomic differences likely emerge in the presence of gene flow and reflect plastic responses. Together, these results highlight transcriptomic plasticity as an important mechanism shaping variation across both development and population differentiation.
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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 | 0,000 |
| 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 ».