MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2911982404 · doi:10.1111/mec.15025

Variation in juvenile Chinook salmon (<i>Oncorhynchus tshawytscha</i>) transcription profiles among and within eight population crosses from British Columbia, Canada

2019· article· en· W2911982404 sur OpenAlexafffundabout
Shelby Toews, Kyle W. Wellband, Brian Dixon, Daniel D. Heath

Notice bibliographique

RevueMolecular Ecology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversité LavalUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyLocal adaptationPopulationGeneticsOncorhynchusGenetic variationPhenotypic plasticityHeritabilityGeneEvolutionary biologyDemographyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Phenotypic differences among populations within a species have been reported for a variety of traits, ranging from life history to physiology to gene transcription. Population‐level phenotypic variation has been attributed to genetic differences resulting from genetic drift and/or local adaptation as well as environmental differences resulting from plasticity. We studied population‐ and family‐level variation in gene transcription for 22 fitness‐related genes, comprising immune, growth, metabolic, and stress processes in Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha). We created hybrid Chinook salmon families from eight populations and treated them with an immune stimulus, a handling stress challenge, and held some as a no‐treatment control group. Population effects, sire effects, and narrow‐sense heritability (h2) were calculated for each candidate gene within each treatment group. We expected population to have a significant effect on gene transcription for many of our genes; however, we found a population effect for transcription at only one immune gene at rest. The limited number of significant population effects on gene transcription, combined with significant additive genetic variance within each population does not support the expectation of past strong selection pressures acting on heritable transcription profiles among populations. Instead, our results indicate that Chinook salmon likely adapt to their local environment through transcriptional plasticity rather than fixed differences. The expectation for fixed population‐level differences in gene transcription at fitness‐related genes, reflecting accepted models of local adaptation is high; however, comparisons among multiple populations using half‐sibling breeding designs are rare. Our work fills an important gap in our growing understanding of the process of among and within‐population divergence.

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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,638

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMolecular EcologyMême sujetAquaculture disease management and microbiotaTravaux en français237 207