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Enregistrement W4405695783 · doi:10.1093/g3journal/jkae305

Effect of copper and nickel exposure on ribosomal DNA variation in <i>Daphnia pulex</i> mutation accumulation lines

2024· article· en· W4405695783 sur OpenAlexafffund
Abir Elguweidi, Melania E. Cristescu, Teresa J. Crease

Notice bibliographique

RevueG3 Genes Genomes Genetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental DNA in Biodiversity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAlliance de recherche numérique du CanadaGénome QuébecMinistry of Higher Education and Scientific ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésDaphnia pulexBiologyRibosomal RNADaphniaRibosomal DNAGeneticsZoologyPhylogeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The release of heavy metals from industrial, agricultural, and mining activities poses significant risks to aquatic ecosystems by degrading water quality and generating reactive oxygen species that can damage DNA in aquatic organisms. Daphnia is a widespread keystone species in freshwater ecosystems that is routinely exposed to a range of anthropogenic and natural stressors. With a fully sequenced genome, a well-understood life history and ecology, and an extensive library of responses to toxicity, Daphnia serves as an ideal model organism for studying the impact of environmental stressors on genomic stability. Ribosomal DNA (rDNA) encodes ribosomal RNA (rRNA), which is essential for protein synthesis, and the spacers that separate the rRNA genes contain regulatory elements. However, the effects of heavy metals on this region of the genome are not well documented. We used short-read whole-genome sequences to analyze copy number and sequence variation in Daphnia pulex mutation accumulation lines exposed to nickel and copper, both individually and in combination, at concentrations that mimic levels often found at contaminated sites. We found no significant direct effect of chronic exposure to either metal on rDNA copy number or sequence variation. However, the results suggest that nickel and copper exposure may indirectly influence rDNA by altering recombination rates. We also emphasize the importance of interval length between generational samples for accurately assessing the frequency and magnitude of rDNA copy number changes. In addition, we observed differential expansion of rDNA haplotypes, suggesting that they may be clustered within the rDNA array.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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