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Enregistrement W2027330729 · doi:10.1186/1471-2164-15-57

Differential gene expression in small and large rainbow trout derived from two seasonal spawning groups

2014· article· en· W2027330729 sur OpenAlexafffund
Andrea Kocmarek, Moira M. Ferguson, Roy G. Danzmann

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGrowth Hormone and Insulin-like Growth Factors
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyRainbow troutGene expressionGeneGene expression profilingTranscriptomeZoologyTroutGeneticsFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Growth in fishes is regulated via many environmental and physiological factors and is shaped by the genetic background of each individual. Previous microarray studies of salmonid growth have examined fish experiencing either muscle wastage or accelerated growth patterns following refeeding, or the influence of growth hormone and transgenesis. This study determines the gene expression profiles of genetically unmanipulated large and small fish from a domesticated salmonid strain reared on a typical feeding regime. Gene expression profiles of white muscle and liver from rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) from two seasonal spawning groups (September and December lots) within a single strain were examined when the fish were 15 months of age to assess the influence of season (late fall vs. onset of spring) and body size (large vs. small). RESULTS: Although IGFBP1 gene expression was up-regulated in the livers of small fish in both seasonal lots, few expression differences were detected in the liver overall. Faster growing Dec. fish showed a greater number of differences in white muscle expression compared to Sept. fish. Significant differences in the GO Generic Level 3 categories 'response to external stimulus', 'establishment of localization', and 'response to stress' were detected in white muscle tissue between large and small fish. Larger fish showed up-regulation of cytoskeletal component genes while many genes related to myofibril components of muscle tissue were up-regulated in small fish. Most of the genes up-regulated in large fish within the 'response to stress' category are involved in immunity while in small fish most of these gene functions are related to apoptosis. CONCLUSIONS: A higher proportion of genes in white muscle compared to liver showed similar patterns of up- or down-regulation within the same size class across seasons supporting their utility as biomarkers for growth in rainbow trout. Differences between large and small Sept. fish in the 'response to stress' and 'response to external stimulus' categories for white muscle tissue, suggests that smaller fish have a greater inability to handle stress compared to the large fish. Sampling season had a significant impact on the expression of genes related to the growth process in rainbow trout.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations24
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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