Redder isn’t always better: cost of carotenoids in Chinook salmon eggs
Notice bibliographique
Résumé
Carotenoids provide animals with many fitness benefits through increased mating success, immune function, gamete quality, and antioxidant capacity. Despite these benefits, carotenoids are not utilized equally by all animals, implying trade-offs associated with the pigments; although, few studies have quantified fitness costs of carotenoid pigmentation. Salmon are known for their conspicuous red coloration; however, amongst Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha), a natural genetic color polymorphism exists (red and white morphs) which results in carotenoid-based color differences in eggs and other tissues. Although the fitness benefit of egg carotenoid content on egg incubation survival has been demonstrated, carotenoid pigmentation also results in highly visible eggs vulnerable to predation. Therefore, although white Chinook salmon eggs experience costs in terms of viability, a potential benefit in terms of reduced predation could help explain the maintenance of the polymorphism. Here, using red and white eggs from wild Chinook salmon, we show that increased carotenoid content of salmon eggs leads to greater predation risk. We found that 2 populations of wild-type rainbow trout (O. mykiss; an ecologically relevant predator) showed a significant bias for red eggs over white eggs under choice experiments, where red eggs were consumed first twice as often and significantly faster than white eggs. Our study suggests that trade-offs between red and white Chinook salmon during the egg stage provide an evolutionary mechanism promoting the maintenance of the unique Chinook salmon color polymorphism in nature, while also, for the first time, demonstrating a direct fitness cost of carotenoids in salmon.
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) | 0,006 | 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 ».