Epigenetic Aging Clock for Long-Lived Fish Collected from the Wild
Notice bibliographique
Résumé
Age information is fundamental in population biology. In fisheries management, robust and effective stock assessment models rely on fecundity and survival rates, and other life history traits that are generally age specific. Current aging methods for most fish species are based on the number of otolith growth rings, a time intensive method that requires lethal sampling and highly specialized expertise. To supplement current otolith-based aging efforts, here we develop a DNA methylation approach for aging Atlantic Halibut. We conducted whole-genome methylation sequencing on 66 wild caught individuals with otolith-derived age estimates. The resulting 14,588 CpG sites were evaluated as predictors of age in an elastic net model. We found a strong positive linear correlation between otolith age and predictions using a subset of 87 CpG sites selected by the elastic net model that had a mean absolute error of less than one year. The enzymatic treatment required for methylation sequencing with short-read technology like Illumina is still cost-prohibitive for routine application of large numbers of individuals. Accordingly, we conducted a successful pilot test to use adaptive nanopore sequencing for rapid, large-scale aging, and developed a framework to process the data for use in an aging framework. Our technique can be used to age Atlantic halibut when non-lethal sampling is needed (e.g., tagging studies) and to supplement otolith aging data for lethally sampled fish.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».