Rearing temperature’s effect on the growth performance, nutrient utilization and immune response of growth hormone transgenic female triploid Atlantic salmon (Salmo salar)
Notice bibliographique
Résumé
This thesis examined the effect of rearing temperature on AquAdvantage Salmon (AAS; growth hormone transgenic female triploid Atlantic salmon) reared at 10.5°C, 13.5°C, 16.5°C from first feed to 1500 g. Fish reared at 16.5°C reached 1500 g in the shortest amount of time, however, thermal-unit growth coefficient (TGC) results showed that salmon reared at 10.5°C exhibited higher growth rates for most of the trial. Through analysis of whole-body and fillet samples at various growth stages, it was determined that rearing temperature significantly influenced composition, deposition rates and retention efficiencies of numerous nutrients. For example, AAS reared at 16.5°C diverted lipid storage away from muscle tissue into their viscera and were less efficient at retaining important nutrients, such as omega-3 fatty acids. By assessing the antiviral immune gene expression response of fish injected with polyriboinosinic polyribocytidylic acid (pIC), it was concluded that temperature significantly influenced immune responses of AAS. Based on transcript expression responses, as measured by real-time quantitative polymerase chain reaction (qPCR) analysis, it appeared that a more robust immune response was mounted by fish reared at 10.5°C compared to 16.5°C. Collectively, these results help establish foundational knowledge that can guide future research to optimize commercial rearing of AquAdvantage Salmon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».