Characterizing nutritional phenotypes using experimental nutrigenomics: Is there nutrient‐specificity to different types of dietary stress?
Notice bibliographique
Résumé
The ability to directly measure and monitor poor nutrition in individual animals and ecological communities is hampered by methodological limitations. In this study, we use nutrigenomics to identify nutritional biomarkers in a freshwater zooplankter, Daphnia pulex, a ubiquitous primary consumer in lakes and a sentinel of environmental change. We grew animals in six ecologically relevant nutritional treatments: nutrient replete, low carbon (food), low phosphorus, low nitrogen, low calcium and high Cyanobacteria. We extracted RNA for transcriptome sequencing to identify genes that were nutrient responsive and capable of predicting nutritional status with a high degree of accuracy. We selected a list of 125 candidate genes, which were subsequently pruned to 13 predictive potential biomarkers. Using a nearest-neighbour classification algorithm, we demonstrate that these potential biomarkers are capable of classifying our samples into the correct nutritional group with 100% accuracy. The functional annotation of the selected biomarkers revealed some specific nutritional pathways and supported our hypothesis that animal responses to poor nutrition are nutrient specific and not simply different presentations of slow growth or energy limitation. This is a key step in uncovering the causes and consequences of nutritional limitation in animal consumers and their responses to small- and large-scale changes in biogeochemical cycles.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».