Important role of endogenous microbial symbionts of fish gills in the challenging but highly biodiverse Amazonian blackwaters
Notice bibliographique
Résumé
Amazonian blackwaters are extremely biodiverse systems containing some of Earth's most naturally acidic, dissolved organic carbon -rich and ion-poor waters. Physiological adaptations of fish facing these ionoregulatory challenges are unresolved but could involve microbially-mediated processes. Here, we characterize the physiological response of 964 fish-microbe systems from four blackwater Teleost species along a natural hydrochemical gradient, using dual RNA-Seq and 16 S rRNA of gill samples. We find that host transcriptional responses to blackwaters are species-specific, but occasionally include the overexpression of Toll-receptors and integrins associated to interkingdom communication. Blackwater gill microbiomes are characterized by a transcriptionally-active betaproteobacterial cluster potentially interfering with epithelial permeability. We explore further blackwater fish-microbe interactions by analyzing transcriptomes of axenic zebrafish larvae exposed to sterile, non-sterile and inverted (non-native bacterioplankton) blackwater. We find that axenic zebrafish survive poorly when exposed to sterile/inverted blackwater. Overall, our results suggest a critical role for endogenous symbionts in blackwater fish physiology.
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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 | 0,001 |
| 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 ».