Mercury and Arctic Char Gill Microbiota Correlation in Canadian Arctic Communities
Notice bibliographique
Résumé
Arctic char is a top predator in Arctic waters and is threatened by mercury pollution in the context of changing climate. Gill microbiota is directly exposed to environmental xenobiotics and play a central role in immunity and fitness. Surprisingly, there is a lack of literature studying the effect of mercury on gill microbiota. To fill this knowledge gap, our primary goal was to measure to what extent gill exposure to mercury may alter gill microbiota activity in Arctic char. Specifically, we calculated the correlation between the taxonomic distribution of gill-associated bacterial symbiont activity and total mercury concentration in livers and muscles in wild populations of Arctic char in the Canadian Arctic. Our results showed that total mercury concentrations in tissues were higher in Ekaluktutiak (Nunavut) than in the other sites in Nunavik. Proteobacteria was the main phylum correlated to mercury concentration in both tissues, followed by Bacteroidetes and Cyanobacteria. In the most contaminated sites, Aeromonas and Pseudomonas (Proteobacteria) were predominant, while mercury concentration negatively correlated with Photobacterium (Proteobacteria) or Cerasicoccus (Verrucomicrobia). In summary, we found that mercury contamination correlates with active gill microbiota composition, with potential implications of strains in modulating mercury toxicity, making them interesting for future biomarker studies.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».