The complexity of co-limitation: nutrigenomics reveal non-additive interactions of calcium and phosphorus on gene expression in <i>Daphnia pulex</i>
Notice bibliographique
Résumé
Many lakes across Canada and northern Europe have experienced declines in ambient phosphorus (P) and calcium (Ca) supply for over 20 years. While these declines might create or exacerbate nutrient limitation in aquatic food webs, our ability to detect and quantify different types of nutrient stress on zooplankton remains rudimentary. Here, we used growth bioassay experiments and whole transcriptome RNAseq, collectively nutrigenomics, to examine the nutritional phenotypes produced by low supplies of P and Ca separately and together in the freshwater zooplankter Daphnia pulex . We found that daphniids in all three nutrient-deficient categories grew slower and differed in their elemental composition. Our RNAseq results show distinct responses in singly limited treatments (Ca or P) and largely a mix of these responses in animals under low Ca and P conditions. Deeper investigation of effect magnitude and gene functional annotations reveals this patchwork of responses to cumulatively represent a co-limited nutritional phenotype. Linear discriminant analysis identified a significant separation between nutritional treatments based upon gene expression patterns with the expression patterns of just five genes needed to predict animal nutritional status with 99% accuracy. These data reveal how nutritional phenotypes are altered by individual and co-limitation of two highly important nutritional elements (Ca and P) and provide evidence that aquatic consumers can respond to limitation by more than one nutrient at a time by differentially altering their metabolism. This use of nutrigenomics demonstrates its potential to address many of the inherent complexities in studying interactions between multiple nutritional stressors in ecology and beyond.
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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 ».