Salmonid gene expression biomarkers indicative of physiological responses to changes in salinity, temperature, but not dissolved oxygen
Notice bibliographique
Résumé
An organism's ability to respond effectively to environmental change is critical to their survival. Yet, life stage and overall condition can dictate tolerance thresholds to heightened environmental stressors, such that stress may not be equally felt across individuals and at all times. Also, the transcriptional responses induced by environmental changes can reflect both generalized responses as well as others that are highly specific to the type of change being experienced. Thus, if transcriptional biomarkers specific to a stressor, even under multi-stressor conditions, can be identified, the biomarkers could then be applied in natural environments to determine when and where an individual experiences such a stressor. Here, we experimentally challenged juvenile Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) to validate candidate gill gene expression biomarkers. A sophisticated experimental design manipulated salinity (freshwater, brackish, and seawater), temperature (10, 14, and 18°C) and dissolved oxygen (normoxia and hypoxia) in all 18 possible combinations for six days using separate trials for three smolt statuses (pre-smolt, smolt, and de-smolt). In addition, changes in juvenile behaviour, plasma variables, gill Na+/K+-ATPase activity, body size, body morphology, and skin pigmentation supplemented the gene expression responses. We identified biomarkers specific to salinity and temperature that transcended the multiple stressors, smolt status, and mortality (live, dead, and moribund). Similar biomarkers for dissolved oxygen were not identified. This work demonstrates the unique power of gene expression biomarkers to identify a specific stressor even under multi-stressor conditions, and we discuss our next steps for hypoxia biomarkers using an RNA-seq study.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».