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Enregistrement W4200436056 · doi:10.1101/2021.12.16.473024

Variation in the transcriptome response and detoxification gene diversity drives pesticide tolerance in fishes

2021· preprint· en· W4200436056 sur OpenAlexafffund
Michael Lawrence, Phil Grayson, Jennifer D. Jeffrey, Margaret F. Docker, Colin J. Garroway, Jonathan M. Wilson, Richard G. Manzon, Michael P. Wilkie, Ken M. Jeffries

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect-Plant Interactions and Control
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of WinnipegUniversity of ReginaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFisheries and Oceans CanadaU.S. Geological SurveyGreat Lakes Fishery Commission
Mots-clésLampreyBiologyPesticideDetoxification (alternative medicine)TranscriptomePetromyzonBiotaEcologyGeneZoologyGene expressionGeneticsFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pesticides are critical for invasive species management, but often have negative effects on non-target native biota. Tolerance to pesticides should have an evolutionary basis, but this is poorly understood. Invasive sea lamprey ( Petromyzon marinus ) populations in North America have been controlled with a pesticide lethal to them at lower concentrations than native fishes. We addressed how interspecific variation in gene expression and detoxification gene diversity confer differential pesticide sensitivity in two fish species. We exposed sea lamprey and bluegill ( Lepomis macrochirus ), a tolerant native species, to TFM, a pesticide commonly used in sea lamprey control, and used whole-transcriptome sequencing of gill and liver to characterize the cellular response. Comparatively, bluegill exhibited a larger number of detoxification genes expressed and a larger number of responsive transcripts overall, which likely contributes to greater tolerance to TFM. Understanding the genetic and physiological basis for pesticide tolerance is crucial for managing invasive species.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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