Adaption potential of <i>Crassostrea gigas</i> to ocean acidification and disease caused by <i>Vibrio harveyi</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The survival and development of bivalve larvae is adversely impacted by ocean acidification and Vibrio infection, indicating that bivalves need to simultaneously adapt to both stressors associated with anthropogenic climate change. In this study, we use a half-dial breeding design to estimate heritability (h2) for survival to Vibrio harveyi infection and larval shell length to aragonite undersaturated and normal conditions in laboratory-reared Crassostrea gigas. Phenotypic differences were observed between families for these traits with heritability estimated to be moderate for survival to V. harveyi challenge (h2 = 0.25) and low for shell length in corrosive (Ωaragonite = 0.9, h2 = 0.15) and normal conditions (Ωaragonite = 1.6, h2 = 0.15). Predicted breeding values for larval shell length are correlated between aragonite-undersaturated and normal conditions (Spearman r = 0.63, p &lt; 0.05), indicating that larger larvae tend to do better in corrosive seawater. Aquaculture hatcheries routinely cull slow-growing larvae to reduce and synchronize time taken for larvae to metamorphose to spat, thus inadvertently applying size-related selection for larger larvae. This indirect selection in the hatchery populations provides a plausible explanation why domesticated oyster populations are less sensitive to ocean acidification.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».