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Enregistrement W2236416058 · doi:10.1186/s12864-016-2363-5

Transcriptome profiling in fast versus slow-growing rainbow trout across seasonal gradients

2016· article· en· W2236416058 sur OpenAlexafffund
Roy G. Danzmann, Andrea Kocmarek, Joseph Norman, Caird E. Rexroad, Yniv Palti

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Agriculture
Mots-clésBiologyTranscriptomeGene expressionFish physiologyGene expression profilingRainbow troutCell biologyZoologyGeneticsGeneFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Circannual rhythms in vertebrates can influence a wide variety of physiological processes. Some notable examples include annual reproductive cycles and for poikilotherms, seasonal changes modulating growth. Increasing water temperature elevates growth rates in fishes, but increases in photoperiod regime can have similar influences even at constant temperature. Therefore, in order to understand the dynamics of growth in fish it is important to consider the background influence of photoperiod regime on gene expression differences. This study examined the influence of a declining photoperiod regime (winter solstice) compared to an increasing photoperiod regime (spring equinox) on white muscle transcriptome profiles in fast and slow-growing rainbow trout from a commercial aquaculture strain. RESULTS: Slow-growing fish could be characterized as possessing transcriptome profiles that conform in many respects to an endurance training regime in humans. They have elevated mitochondrial and cytosolic creatine kinase expression levels and appear to suppress mTOR-signaling as evidenced by elevated TSC2 expression, and they also have elevated p53 levels. Large fish display a physiological repertoire that may be consistent with strength/resistance physiology having elevated cytoskeletal gene component expression and glycogen metabolism cycling along with higher PI3K levels. In many respects small vs. large fish match eccentric vs. concentric muscle expression patterns, respectively. Lipid metabolic genes are also more elevated in larger fish, the most notable being the G0S2 switch gene. M and Z-line sarcomere remodelling appears to be more prevalent in large fish. Twenty-three out of 26 gene families with previously reported significant SNP-based growth differences were detected as having significant expression differences. CONCLUSIONS: Larger fish display a broader array of genes showing higher expression, and their profiles are more similar to those observed in December lot fish (i.e., an accelerated growth period). Conversely, small fish display gene profiles more similar to seasonal growth decline phases (i.e., September lot fish). Overall, seasonal timing was coupled to greater differences in gene expression compared to differences associated with fish size.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations63
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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