Using gene expression to identify the most suitable environmental conditions for growth and metabolism of juvenile deepwater redfish (<i>Sebastes mentella</i>) in the Estuary and the Gulf of St. Lawrence
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Deepwater redfish Sebastes mentella will be among the most important resource-sustaining commercial bottom-fish fisheries in the years to come in the Estuary and Gulf of St. Lawrence (EGSL). In 2011, 2012, and 2013, three strong cohorts were recruited to the stock; their abundance in 2018 was 80 times higher than that of the 1993–2012 period. The main goal of this work was to deepen our knowledge of their growth regulation and metabolism in order to identify molecular indicators and determine how they are influenced by natural environmental conditions. Fish weight and water temperature explained 11% of the variation in relative mRNA levels of specific gene targets in liver and muscle among seven sites where deepwater redfish were captured in the EGSL. The relative expression of liver insulin-like growth factor-1 (igf-1) and white muscle A-chain lactate dehydrogenase (ldh-a) correlate positively with weight, whereas heavy chain muscle myosin (myo), heart citrate synthase (cs), and white muscle pyruvate kinase (pk) correlate negatively. The relative expression of heart cytochrome c oxidase subunit 1 (cox-1) and white muscle igf-1 receptor isoform a (igf-1ra) correlate negatively with temperature. Deepwater redfish from the estuary were smaller than those caught at other sites. Since the growth potential of deepwater redfish was strongly correlated with temperature (being enhanced by higher temperatures), this study suggests an ecological advantage for this species in a climate-warming context.
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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) | 0,000 | 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 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 ».