Manufacturing with Nanoparticle Sprays and Beams
Notice bibliographique
Résumé
Predicted climate change-induced increases in heat waves and hypoxic events will have profound effects on fishes, yet the capacity of parents to alter offspring phenotype via non-genetic inheritance and buffer against these combined stressors is not clear. This study tested how prolonged adult zebrafish exposure to combined diel cycles of thermal stress and hypoxia affect offspring early survival and development, parental investment of cortisol and heat shock proteins (HSPs), larval offspring stress responses, and both parental and offspring heat and hypoxia tolerance. Parental exposure to the combined stressor did not affect fecundity, but increased mortality, produced smaller embryos and delayed hatching. The combined treatment also reduced maternal deposition of cortisol and increased embryo hsf1, hsp70a, HSP70, hsp90aa and HSP90 levels. In larvae, basal cortisol levels did not differ between treatments, but acute exposure to combined heat stress and hypoxia increased cortisol levels in control larvae with no effect on larvae from exposed parents. In contrast, whereas larval basal hsf1, hsp70a and hsp90aa levels differed between parental treatments, the combined acute stressor elicited similar transcriptional responses across treatments. Moreover, the combined acute stressor only induced a marked increase in HSP47 levels in the larvae derived from exposed parents. Finally, combined hypoxia and elevated temperatures increased both thermal and hypoxia tolerance in adults and conferred an increase in offspring thermal but not hypoxia tolerance. These results demonstrate that intergenerational acclimation to combined thermal stress and hypoxia elicit complex carryover effects on stress responsiveness and offspring tolerance with potential consequences for resilience.
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 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 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 ».