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Enregistrement W4402906306 · doi:10.1101/2024.09.25.615083

Development of multi-species qPCR assays for a stress transcriptional profiling (STP) Chip to assess the resilience of salmonids to changing environments

2024· preprint· en· W4402906306 sur OpenAlexafffundabout
Shahinur S. Islam, Daniel D. Heath, Brian Dixon, Phillip Karpowicz, Kelvin Vuu, Jonathon LeBlanc, Nicholas J. Bernier, Kenneth M. Jeffries

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMolecular Biology Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of WaterlooUniversity of ManitobaUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesGenome Canada
Mots-clésProfiling (computer programming)Computational biologyBiologyData scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ecologically and socio-economically important salmonid fishes in Canada are threatened by diverse environmental stressors. However, predicting species’ responses to environmental change requires understanding the underlying molecular mechanisms governing environmental stress tolerance. Developing advanced molecular genetic tools will provide opportunities to predict how salmonid fishes will respond to environmental stressors and assess their adaptive potential and vulnerability into the future. Here, we developed a panel of Taqman quantitative PCR (qPCR) assays designed to measure mRNA transcript abundance at selected candidate loci for use across salmonids. We designed and applied those assays for use in a high-throughput nanofluidic OpenArray Stress Transcriptional Profiling Chip (STP-Chip) capable of 2688 simultaneous qPCR at multiple gene loci (112 targets for 12 samples in duplicate). Using the nanofluidic STP-Chip, we tested these 112 multi-species qPCR assays using gill, liver and muscle tissue from eight species of salmonids across four genera. Of the selected 112 assays, 69 assays showed amplification in gill, 64 in liver, and 67 in muscle across all eight salmonid species. The percentage of assays that showed amplification across three tissues varied between genera: In general, Salmo , Oncorhynchus , and Salvelinus species showed a higher success rate than Coregonus species. Stress, circadian rhythm, apoptosis, growth-metabolism, and detoxification-relevant assays showed high success rates for amplification across all salmonid species for all three tissues. In contrast, neural plasticity, appetite regulation, osmoregulation, immune function, endocrine disruption, and hypoxia-relevant assays showed low success. Not surprisingly, we observed tissue-specific variation among qPCR amplification patterns. There were significant differences in mRNA transcript abundance among species across the four genera, but we did not see variation between species from the same genus. These qPCR assays can be used to design custom STP-Chips that can be used for quantifying stress in salmonid fish, improving health through more accurate diagnostic tests for disease, and monitoring adaptation to accelerated climate change regionally and globally.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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