Predation, metabolic priming and early life-history rearing environment affect the swimming capabilities of growth hormone transgenic rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
The period of first feeding, when young salmonid fishes emerge from natal stream beds, is one fraught with predation risk. Experiments conducted in semi-natural stream mesocosms have shown that growth hormone transgenic salmonids are at greater risk of predation than their non-transgenic siblings, due partly to the higher metabolic demands associated with transgenesis, which force risky foraging behaviours. This raises questions as to whether there are differences in the swim-performance of transgenic and non-transgenic fishes surviving predation experiments. We tested this hypothesis in wild-origin rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) that were reared from first feeding in semi-natural stream mesocosms characterized by complex hydrodynamics, the presence of predators and oligotrophic conditions. Using an open-flume raceway, we swam fish and measured their capacity for burst-swimming against a sustained flow. We found a significant genotype effect on burst-performance, with transgenic fish sustaining performance longer than their wild-type siblings, both in predator and predator-free stream segments. Importantly, this effect occurred before differences in growth were discernable. We also found that mesocosm-reared fish had greater burst-performance than fish reared in the controlled hatchery environment, despite the latter being unexposed to predators and having abundant food. Our results suggest a potential interaction between predation and metabolic priming, which leads to greater burst capacity in transgenic trout.
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 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 ».