Ecological transcriptomics of lake-type and riverine sockeye salmon (Oncorhynchus nerka)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are a growing number of genomes sequenced with tentative functions assigned to a large proportion of the individual genes. Model organisms in laboratory settings form the basis for the assignment of gene function, and the ecological context of gene function is lacking. This work addresses this shortcoming by investigating expressed genes of sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) muscle tissue. We compared morphology and gene expression in natural juvenile sockeye populations related to river and lake habitats. Based on previously documented divergent morphology, feeding strategy, and predation in association with these distinct environments, we expect that burst swimming is favored in riverine population and continuous swimming is favored in lake-type population. In turn we predict that morphology and expressed genes promote burst swimming in riverine sockeye and continuous swimming in lake-type sockeye. RESULTS: We found the riverine sockeye population had deep, robust bodies and lake-type had shallow, streamlined bodies. Gene expression patterns were measured using a 16 k microarray, discovering 141 genes with significant differential expression. Overall, the identity and function of these genes was consistent with our hypothesis. In addition, Gene Ontology (GO) enrichment analyses with a larger set of differentially expressed genes found the "biosynthesis" category enriched for the riverine population and the "metabolism" category enriched for the lake-type population. CONCLUSIONS: This study provides a framework for understanding sockeye life history from a transcriptomic perspective and a starting point for more extensive, targeted studies determining the ecological context of genes.
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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 ».