Temperature, oxygen, and diet modulate gene transcription and metabolic capacities in yellow perch
Notice bibliographique
Résumé
To unambiguously interpret the impacts of environmental contamination on fish condition, it is important to understand the confounding effects of natural environmental factors. In this study, we measured the effects of temperature (11, 20, and 28 °C), oxygen level, and dietary restriction on yellow perch (Perca flavescens) using biometric endpoints and enzymatic and transcriptomic endpoints in liver. Fulton’s condition factor (FCF) and pyloric cæca index were significantly correlated (Spearman’s coefficient = 0.18; p value = 0.0002) and decreased under heat stress. Both hypoxia and dietary restriction also negatively affected FCF. These changes, indicating modifications in growth and energy accumulation, were also detected at the enzymatic level. Glucose-6-phosphate dehydrogenase activity was only affected by temperature, whereas nucleoside diphosphate kinase activity decreased under hypoxic and restricted diet conditions. Temperature stress was also observed at the transcription level for genes associated with energy metabolism, oxidative stress response, and apoptosis. This study will contribute to a better understanding of the influences of natural stressors on these biomarkers of condition and metabolic capacities, which are commonly used in ecotoxicological studies.
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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 | 0,000 | 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 ».