Spleen gene expression is associated with mercury content in three-spined stickleback populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mercury can be very toxic at low environmental concentrations by impairing immunological, neurological, and other vital pathways in humans and animals. Aquatic ecosystems are heavily impacted by mercury pollution, with evidence of biomagnification through the food web. We examined the effect of mercury toxicity on the spleen, one of the primary immune organs in fish, in natural populations of the three-spined stickleback ( Gasterosteus aculeatus Linnaeus, 1758). Our aim was to better understand adaptation to high mercury environments by investigating transcriptomic changes in the spleen. Three stickleback populations with mean Hg muscle concentrations above and three populations with mean Hg muscle concentrations below the European Biota Quality Standard of 20 ng/g wet weight were selected from the Scheldt and Meuse basin in Belgium. We then conducted RNA sequencing of the spleen tissue of 22 females from these populations. We identified 136 differentially expressed genes between individuals from populations with high and low mean mercury content. The 129 genes that were upregulated were related to the neurological system, immunological activity, hormonal regulation, and inorganic cation transporter activity. Seven genes were downregulated and were all involved in pre-mRNA splicing. The results are indicative of our ability to detect molecular alterations in natural populations that exceed an important environmental quality standard. This allows us to assess the biological relevance of such standards, offering an opportunity to better describe and manage mercury-associated environmental health risks in aquatic populations.
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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 | 0,001 | 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 ».