Warm acclimation improves hypoxia tolerance in <i>Fundulus heteroclitus</i>
Notice bibliographique
Résumé
Human activities are increasing both the frequency of hypoxic episodes and the mean temperature of aquatic ecosystems, but few studies have considered the possibility that acclimation to one of these stressors could improve the ability to cope with the other stressor. Here, we used Atlantic killifish, Fundulus heteroclitus, to test this hypothesis. Hypoxia tolerance was measured as time to loss of equilibrium in hypoxia (LOEhyp) at 0.4 kPa oxygen. Time to LOEhyp declined from 73.3 ± 6.9 min at 15 °C to 2.6 ± 3.8 min at 23 °C, and at 30 °C no fish could withstand this level of hypoxia. Prior acclimation to warm temperatures significantly increased time to LOEhyp. Hypoxia tolerance of the southern subspecies of killifish, F. heteroclitus heteroclitus, was greater than that of the northern subspecies, F. heteroclitus macrolepidotus, measured both as critical oxygen tension (Pcrit) and as time to LOEhyp. Warm acclimation offset the negative effects of temperature on time to LOEhyp to a similar extent in the two subspecies. Warm acclimation increased total lamellar surface area of the gill in both subspecies as a result of regression of an interlamellar cell mass (ILCM). However, differences in total lamellar surface area could not explain differences in time to LOEhyp between the subspecies, suggesting that the lower time to LOEhyp of northern fish is related to their higher routine metabolic rate. These data suggest that thermal plasticity in gill morphology can improve the capacity of this species to tolerate hypoxia, and shows how existing plasticity may help organisms to cope with the complex interacting stressors that they will encounter with increasing frequency as our climate changes.
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 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 ».