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Enregistrement W2124932977 · doi:10.1002/ece3.531

Environmental associations with gene transcription in<scp>B</scp>abine<scp>L</scp>ake rainbow trout: evidence for local adaptation

2013· article· en· W2124932977 sur OpenAlexafffund
Kyle W. Wellband, Daniel D. Heath

Notice bibliographique

RevueEcology and Evolution · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinistry of Forests, Lands and Natural Resource Operations
Mots-clésBiologyLocal adaptationGeneGeneticsTranscription (linguistics)Transcription factorRainbow troutGene expressionPhenotypeRegulation of gene expressionPromoterPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The molecular genetic mechanisms facilitating local adaptation in salmonids continue to be poorly characterized. Gene transcription is a highly regulated step in the expression of a phenotype and it has been shown to respond to selection and thus may be one mechanism that facilitates the development of local adaptation. Advances in molecular genetic tools and an increased understanding of the functional roles of specific genes allow us to test hypotheses concerning the role of variable environments in shaping transcription at known-function candidate loci. To address these hypotheses, wild rainbow trout were collected in their first summer and subjected to metabolic and immune challenges. We assayed gene transcription at candidate loci that play a role in the molecular genetic response to these stresses, and correlated transcription with temperature data from the streams and the abundance and diversity of bacteria as characterized by massively parallel pyrosequencing. Patterns of transcriptional regulation from resting to induced levels varied among populations for both treatments. Co-inertia analysis demonstrated significant associations between resting levels of metabolic gene transcription and thermal regime (R (2) = 0.19, P = 0.013) as well as in response to challenge (R (2) = 0.39, P = 0.001) and resting state and challenged levels of cytokine gene transcription with relative abundances of bacteria (resting: R (2) = 0.25, P = 0.009, challenged: R (2) = 0.65, P = 0.001). These results show that variable environments, even within a small geographic range (<250 km), can drive divergent selection among populations for transcription of genes related to surviving stress.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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