Application of Conservation Genomics to Investigate the Role of Pathogens on the Migration of Sea‐Run Brown Trout (<i>Salmo trutta</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Pathogens play a key role in individual function and the dynamics of wild populations, but the link between pathogens and individual performance has rarely been investigated in the wild. Migrating salmonids offer an ideal study system to investigate how infection with pathogens affects performance given that climate change and fish farming portend increasing prevalence of pathogens in wild populations. To test for effects of pathogen burden on the performance of a migrating salmonid, we paired data from individual brown trout tagged with acoustic accelerometer transmitters and gill biopsies to investigate how pathogen infection affected whole animal activity during the spawning migration. Generalised additive models fitted to the acceleration data revealed individual and temporal variation in acceleration as expected, but also provided a significant effect of relative infection burden on acceleration. However, when linking this pathogen-specific effect to a relevant bioenergetic change, it was evident that the effect had little impact on the exercise-related oxygen consumption at the individual level, especially in cases where fish were not exerting high exercise activity. The results are a powerful example of how pairing non-lethal biopsies with individual tracking technologies can be used to assess how pathogens impact fish in situ.
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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) | 0,000 | 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 ».