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Enregistrement W2763102389 · doi:10.1139/cjz-2017-0043

Low-temperature tolerances of tropical fish with potential transgenic applications in relation to winter water temperatures in Canada

2017· article· en· W2763102389 sur OpenAlexaffvenueabout
Rosalind A. Leggatt, Rashpal S. Dhillon, Caroline Mimeault, Norman Johnson, Jeffrey G. Richards, Robert H. Devlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFish Ecology and Management Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishBiologyDanioTransgeneFish <Actinopterygii>Green fluorescent proteinZoologyFisheryGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Application of fluorescent protein transgenes in tropical freshwater fish is used in research (e.g., in zebrafish) and in the commercial ornamental aquarium trade. To assess the overwinter potential of such fish in Canada, we examined the minimum temperature tolerance of three wild-type species (zebrafish, Danio rerio (Hamilton, 1822); black tetra, Gymnocorymbus ternetzi (Boulenger, 1895); tiger barb, Puntius tetrazona (Bleeker, 1855)) used as fluorescent models in the aquarium trade, as well as four lines of green fluorescent protein (GFP) transgenic and wild-type zebrafish used in research. Both tetra and barb had lower temperature tolerance limits that were higher than surveyed winter temperatures in Canada, and the lower tolerance limits of zebrafish lines was only within the range of a few surveyed lakes in some years. One line of GFP zebrafish had a lower temperature tolerance limit that was significantly higher than those of other lines, suggesting that some fluorescent transgene constructs may alter tolerance to extreme temperatures. When lines of zebrafish were reared at 8, 10, or 28 °C for 4 months, all lines were capable of producing viable embryos after cold rearing. These results indicate that tropical transgenic fish models used in research and in the aquarium trade are not expected to persist over winter in Canadian water systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,222

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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