Can variation among hypoxic environments explain why different fish species use different hypoxic survival strategies?
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In aquatic environments, hypoxia is a multi-dimensional stressor that can vary in O2 level (partial pressure of O2 in water, PwO2), rate of induction and duration. Natural hypoxic environments can therefore be very different from one another. For the many fish species that have evolved to cope with these different hypoxic environments, survival requires adjusting energy supply and demand pathways to maintain energy balance. The literature describes innumerable ways that fishes combine aerobic metabolism, anaerobic metabolism and metabolic rate depression (MRD) to accomplish this, but it is unknown whether the evolutionary paths leading to these different strategies are determined primarily by species' phylogenetic histories, genetic constraint or their native hypoxic environments. We explored this idea by devising a four-quadrant matrix that bins different aquatic hypoxic environments according to their duration and PwO2 characteristics. We then systematically mined the literature for well-studied species native to environments within each quadrant, and, for each of 10 case studies, described the species' total hypoxic response (THR), defined as its hypoxia-induced combination of sustained aerobic metabolism, enhanced anaerobic metabolism and MRD, encompassing also the mechanisms underlying these metabolic modes. Our analysis revealed that fishes use a wide range of THRs, but that distantly related species from environments within the same matrix quadrant have converged on similar THRs. For example, environments of moderately hypoxic PwO2 favoured predominantly aerobic THRs, whereas environments of severely hypoxic PwO2 favoured MRD. Capacity for aerial emergence as well as predation pressure (aquatic and aerial) also contributed to these responses, in addition to other biotic and abiotic factors. Generally, it appears that the particular type of hypoxia experienced by a fish plays a major role in shaping its particular THR.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».