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Enregistrement W3206960943 · doi:10.1139/cjfas-2021-0153

Assessing wild genetic background and parental effects on size of growth hormone transgenic coho salmon

2021· article· en· W3206960943 sur OpenAlexafffundvenue
Erin K. McClelland, Breanna M. Watson, L. Fredrik Sundström, Rosalind A. Leggatt, Dionne Sakhrani, Robert H. Devlin

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAnimal Genetics and Reproduction
Établissements canadiensVancouver Island UniversityFisheries and Oceans Canada
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaSimon Fraser University
Mots-clésSireBiologyIntrogressionTransgeneOffspringTransgenesisOncorhynchusPopulationMatingZoologyGeneticsFish <Actinopterygii>Animal scienceGeneFisheryDemographyEmbryogenesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Experiments examining potential impacts of growth hormone (GH) transgenesis in fish typically use a single source strain and do not address potential differential impacts in strains of different genetic backgrounds. Here, we examine the effects of differing genetic backgrounds when reared in culture on the growth of transgenic and nontransgenic coho salmon (Oncorhynchus kisutch) produced by mating sires from different rivers with transgenic dams from a single origin. We found a significant difference in size between offspring of sires originating from various river systems in British Columbia. This difference was independent of differences between transgenotypes (i.e., transgenic vs. nontransgenic offspring). However, the effects of strain or sire were relatively small compared to the effects of the transgene, which were consistent regardless of sire origin. Thus, results derived from studies of GH transgenic fish from a single source population can provide useful information for assessments of GH transgenic salmon from other systems. This has important implications for examining potential risks from introgression of a transgene into different populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,687
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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