The effects of host genetic architecture on the gut microbiome composition of Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha)
Notice bibliographique
Résumé
The microbiome community consists of microbes living in or on an organism and has been implicated in both host health and function. Environmental and host-related drivers of the microbiome have been studied in many fish species, but the role of the host genetic architecture across populations and among-families within a population is not well characterized. Here, Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) were used to determine inter-population differences and additive genetic variation within populations for gut microbiome diversity and composition. Specifically, hybrid stocks of Chinook salmon were created by crossing males from eight populations with eggs from an inbred line of self-fertilized hermaphrodite salmon. Based on high-throughput sequencing of the 16S rRNA gene, significant gut microbiome community diversity and composition differences were found among the hybrid stocks. These differences likely reflect divergent selection shaping the gut microbiome and its co-evolution with the host. Furthermore, additive genetic variance components varied among hybrid stocks, indicative of population-specific heritability patterns, suggesting the potential to select for specific gut microbiome composition for aquaculture purposes. Determining the role of host genetics in shaping their gut microbiome has important implications for predicting population responses to environmental changes and will thus impact conservation efforts for declining populations of Chinook 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».