Gene–environment interactions influence feeding and anti‐predator behavior in wild and transgenic coho salmon
Notice bibliographique
Résumé
Environmental conditions are known to affect phenotypic development in many organisms, making the characteristics of an animal reared under one set of conditions not always representative of animals reared under a different set of conditions. Previous results show that such plasticity can also affect the phenotypes and ecological interactions of different genotypes, including animals anthropogenically generated by genetic modification. To understand how plastic development can affect behavior in animals of different genotypes, we examined the feeding and risk-taking behavior in growth-enhanced transgenic coho salmon (with two- to threefold enhanced daily growth rates compared to wild type) under a range of conditions. When compared to wild-type siblings, we found clear effects of the rearing environment on feeding and risk-taking in transgenic animals and noted that in some cases, this environmental effect was stronger than the effects of the genetic modification. Generally, transgenic fish, regardless of rearing conditions, behaved similar to wild-type fish reared under natural-like conditions. Instead, the more unusual phenotype was associated with wild-type fish reared under hatchery conditions, which possessed an extreme risk averse phenotype compared to the same strain reared in naturalized conditions. Thus, the relative performance of genotypes from one environment (e.g., laboratory) may not always accurately reflect ecological interactions as would occur in a different environment (e.g., nature). Further, when assessing risks of genetically modified organisms, it is important to understand how the environment affects phenotypic development, which in turn may variably influence consequences to ecosystem components across different conditions found in the complexity of nature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».