Unraveling the Tissue-Specific Gene Signatures of Gilthead Sea Bream (Sparus aurata L.) after Hyper- and Hypo-Osmotic Challenges
Notice bibliographique
Résumé
A custom microarray was used for the transcriptomic profiling of liver, gills and hypothalamus in response to hypo- (38‰ → 5‰) or hyper- (38‰ → 55‰) osmotic challenges (7 days after salinity transfer) in gilthead sea bream (Sparus aurata) juveniles. The total number of differentially expressed genes was 777. Among them, 341 and 310 were differentially expressed in liver after hypo- and hyper-osmotic challenges, respectively. The magnitude of changes was lower in gills and hypothalamus with around 131 and 160 responsive genes in at least one osmotic stress condition, respectively. Regardless of tissue, a number of genes were equally regulated in either hypo- and hyper-osmotic challenges: 127 out of 524 in liver, 11 out of 131 in gills and 19 out of 160 in hypothalamus. In liver and gills, functional analysis of differentially expressed genes recognized two major clusters of overlapping canonical pathways that were mostly related to "Energy Metabolism" and "Oxidative Stress". The later cluster was represented in all the analyzed tissues, including the hypothalamus, where differentially expressed genes related to "Cell and tissue architecture" were also over-represented. Overall the response for "Energy Metabolism" was the up-regulation, whereas for oxidative stress-related genes the type of response was highly dependent of tissue. These results support common and different osmoregulatory responses in the three analyzed tissues, helping to load new allostatic conditions or even to return to basal levels after hypo- or hyper-osmotic challenges according to the different physiological role of each tissue.
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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 ».