Transcriptomic responses to within- and transgenerational environmental warming in a cold-adapted salmonid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold-adapted species are particularly threatened by climate change as rates of environmental warming outpace the ability of many populations adapt. Recent evidence suggests that transgenerational thermal plasticity may play a role in the response of cold-adapted organisms to long-term changes in temperature. Using RNA sequencing, we explored differential gene expression of lake trout ( Salvelinus namaycush ), a cold-adapted species, to examine the molecular processes that respond to elevated temperatures under conditions of within-generation (offspring) and transgenerational (parental) warm acclimation. We hypothesized that genes associated with metabolism, growth and thermal stress/tolerance would be differentially expressed in juvenile lake trout offspring depending on their own acclimation temperature and that of their parents. While parental warm acclimation did have a transgenerational effect on gene expression in their offspring, within-generation (offspring) warm acclimation had a larger effect on the number of differentially expressed genes. Differentially expressed genes enriched pathways for thermal stress, signaling processes, immune function, and transcription regulation and depended on the acclimation temperature of the offspring in isolation or in combination with parental warm acclimation. We provide evidence of the transgenerational response to warming at the transcriptional level in lake trout, which should be useful for future studies of transcriptomics and plasticity in this and other cold-adapted species.
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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) | 0,001 | 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 ».