Identification of Hypoxia-Specific Biomarkers in Salmonids Using RNA-Sequencing and Validation Using High-Throughput qPCR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Identifying early gene expression responses to hypoxia (i.e., low dissolved oxygen) as a tool to assess the degree of exposure to this stressor is crucial for salmonids, because they are increasingly exposed to hypoxic stress due to anthropogenic habitat change, e.g., global warming, excessive nutrient loading, and persistent algal blooms. Our goal was to discover and validate gill gene expression biomarkers specific to the hypoxia response in salmonids across multi-stressor conditions. Gill tissue was collected from 24 freshwater juvenile Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha), held in normoxia [dissolved oxygen (DO) > 8 mg L-1] and hypoxia (DO = 4‒5 mg L-1) in 10 and 18° temperatures for up to six days. RNA-sequencing (RNA-seq) was then used to discover 240 differentially expressed genes between hypoxic and normoxic conditions, but not affected by temperature. The most significantly differentially expressed genes had functional roles in the cell cycle and suppression of cell proliferation associated with hypoxic conditions. The most significant genes (n = 30) were selected for real-time qPCR assay development. These assays demonstrated a strong correlation (r = 0.88; P < 0.001) between the expression values from RNA-seq and the fold changes from qPCR. Further, qPCR of the 30 candidate hypoxia biomarkers was applied to an additional 322 Chinook salmon exposed to hypoxic and normoxic conditions to reveal the top biomarkers to define hypoxic stress. Multivariate analyses revealed that smolt stage, water salinity, and morbidity status were relevant factors to consider with the expression of these genes in relation to hypoxic stress. These hypoxia candidate genes will be put into application screening Chinook salmon to determine the identity of stressors impacting the fish.
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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) | 0,000 | 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 découle