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Enregistrement W2066437524 · doi:10.1139/f06-091

Myosin expression levels and enzyme activity in juvenile spotted wolffish (<i>Anarhichas minor</i>) muscle: a method for monitoring growth rates

2006· article· en· W2066437524 sur OpenAlexvenueno aff
Albert K. Imsland, Nathalie R. Le François, Simon G. Lamarre, Delphine Ditlecadet, Sindri Sigurðsson, Atle Foss

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyMyosinJuvenilePyruvate kinaseLactate dehydrogenaseGlycolysisEnzymeEnzyme assayZoologyBiochemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The activity of glycolytic enzymes and the expression levels of myosin RNA was monitored in the white muscle of juvenile spotted wolffish (Anarhichas minor) reared under different temperature regimes. A group of individually tagged juvenile spotted wolffish was reared for 6 months at 4, 6, 8, and 12 °C. After the rearing trial, biopsy samples were taken from white muscle of each individual and the relationship between individual growth, enzyme activity, and myosin expression was investigated. A positive relationship between the activities of two glycolytic enzymes (pyruvate kinase and lactate dehydrogenase) and individual growth rate was observed. Using real-time polymerase chain reaction (PCR) and specially developed primers for myosin mRNA and 18S rRNA for spotted wolffish, we were able to detect differences in the relative myosin expression between experimental groups, and a positive relationship between myosin expression and specific growth rates was observed. These methods may be useful as an indicator of growth rate in wild fish and a fast and reliable indicator of growth potential under culture conditions. The method also has the potential to measure differences in white muscle synthesis in fish reared under variable environmental parameters and during different life history stages.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations26
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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