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Enregistrement W2917272819 · doi:10.3389/fbioe.2019.00032

Anadromous Arctic Char Microbiomes: Bioprospecting in the High Arctic

2019· article· en· W2917272819 sur OpenAlexafffundabout
Erin F. Hamilton, Geraint Element, Peter van Coeverden de Groot, Katja Engel, Josh D. Neufeld, Vishal Shah, Virginia K. Walker

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Bioengineering and Biotechnology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensUniversity of WaterlooQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationGovernment of CanadaGovernment of NunavutGenome CanadaOntario GenomicsOntario Genomics InstitutePolar Knowledge Canada
Mots-clésBiologyMicrobiomeProteobacteriaArctic charFirmicutesSalvelinusFish migrationEcologyBacteroidetesZoologyMetagenomicsSalinity16S ribosomal RNAFisheryBacteriaHabitatGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Northern populations of Arctic char (Salvelinus alpinus) can be anadromous, migrating annually from the ocean to freshwater lakes and rivers in order to escape sub-zero temperatures. Such seasonal behaviour demands that these fish and their associated microbiomes adapt to changes in salinity, temperature, and other environmental challenges. We characterized the microbial community composition of anadromous S. alpinus, netted by Inuit fishermen at freshwater and seawater fishing sites in the high Arctic, both under ice and in open water. Bacterial profiles were generated by DNA extraction and high-throughput sequencing of PCR-amplified 16S ribosomal RNA genes. Results showed that microbial communities on the skin and intestine of Arctic char were statistically different when sampled from freshwater or saline water sites. This association was tested using hierarchical Ward’s linkage clustering, showing eight distinct clusters in each of the skin and intestinal microbiomes, with the clusters reflecting sampling location between fresh and saline environments, confirming a salinity-linked turnover. This analysis also provided evidence for a core composition of skin and intestinal bacteria, with the phyla Proteobacteria, Firmicutes, and Cyanobacteria presenting as major phyla within the skin-associated microbiomes. The intestine-associated microbiome was characterized by unidentified genera from families Fusobacteriaceae, Comamonadaceae, Pseudomonadaceae, and Vibrionaceae. The salinity-linked turnover was further tested through ordinations that showed samples grouping based on environment for both skin- and intestine-associated microbiomes. This finding implies that core microbiomes between fresh and saline conditions could be used to assist in regulating optimal fish health in aquaculture practices. Furthermore, identified taxa from known psychrophiles and with nitrogen cycling properties suggest that there is additional potential for biotechnological applications for fish farm and waste management practices.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations39
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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