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Enregistrement W2913319532 · doi:10.1038/s41598-018-35826-1

Importance of Experimental Environmental Conditions in Estimating Risks and Associated Uncertainty of Transgenic Fish Prior to Entry into Nature

2019· article· en· W2913319532 sur OpenAlexaff
Wendy E. Vandersteen, Rosalind A. Leggatt, L. Fredrik Sundström, Robert H. Devlin

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensCoast Mountain CollegeFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyPredationTransgenePhenotypic plasticityGenotypeHabitatFish <Actinopterygii>Gene–environment interactionAnimal scienceEcologyGeneGeneticsFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salmonids show a high degree of phenotypic plasticity that can differ among genotypes, and this variation is one of the major factors contributing to uncertainty in extrapolating laboratory-based risk assessment data to nature. Many studies have examined the relative growth and survival of transgenic and non-transgenic salmonids, and the results have been highly variable due to genotype × environment interactions. The relative survival of fast- and slow-growing strains can reverse depending on the environment, but it is not clear which specific environmental characteristics are driving these responses. To address this question, two experiments were designed where environmental conditions were varied to investigate the contribution of rearing density, food amount, food type, habitat complexity, and risk of predation on relative growth and survival of fast-growing transgenic and slow-growing wild-type coho salmon. The first experiment altered density (high vs. low) and food amount (high vs. low). Density impacted the relative growth of the genotypes, where transgenic fish grew more than non-transgenic fish in low density streams, regardless of food level. Density also affected survival, with high density causing increased mortality for both genotypes, but the mortality of transgenic relative to non-transgenic fish was lower within the high-density streams, regardless of food level. The second experiment altered habitat complexity (simple vs. complex), food type (artificial vs. natural), amount of food (normal vs. satiation), and risk of predation (present vs. absent). Results from this experiment showed that genotype affected growth and survival, but genotype effects were modulated by one or more environmental factors. The effect of genotype on survival was influenced by all examined environmental factors, such that no predictable trend in relative survival of transgenic versus non-transgenic fry emerged. This was primarily due to variations in survival of non-transgenic fish under different environmental conditions (non-transgenic fry had highest survival in hatchery conditions, and lowest survival in complex conditions with natural food fed at a normal level with or without predators). Transgenic fry survival was only significantly influenced by predator presence. The effects of genotype on mass and length were significantly modulated by food type only. Transgenic fry were able to gain a large size advantage over non-transgenic fish when fed artificial food under all habitat types. These experiments support the observations of dynamic responses in growth and survival depending on the environment, and demonstrate the challenge of applying laboratory-based experiments to risk assessment in nature.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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