Genomic and Epigenomic Influences on Resilience across Scales: Lessons from the Responses of Fish to Environmental Stressors
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the factors that influence the resilience of biological systems to environmental change is a pressing concern in the face of increasing human impacts on ecosystems and the organisms that inhabit them. However, most considerations of biological resilience have focused at the community and ecosystem levels, whereas here we discuss how including consideration of processes occurring at lower levels of biological organization may provide insights into factors that influence resilience at higher levels. Specifically, we explore how processes at the genomic and epigenomic levels may cascade up to influence resilience at higher levels. We ask how the concepts of "resistance," or the capacity of a system to minimize change in response to a disturbance, and "recovery," or the ability of a system to return to its original state following a disturbance and avoid tipping points and resulting regime shifts, map to these lower levels of biological organization. Overall, we suggest that substantial changes at these lower levels may be required to support resilience at higher levels, using selected examples of genomic and epigenomic responses of fish to climate-change-related stressors such as high temperature and hypoxia at the levels of the genome, epigenome, and organism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».