Characterization of darter (<i>Etheostoma</i> spp.) interspecific energetic responses to acute temperature elevations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding metabolic responses to temperature elevations is critical for determining how fish populations will be impacted by the increased occurrence of extreme heat events. Here, we characterized the thermal tolerance limits and metabolic functions of three closely related darter species native to the Grand River of Southern Ontario: Fantail darter (Etheostoma flabellare; FTD), Rainbow darter (Etheostoma caeruleum; RBD) and Johnny darter (Etheostoma nigrum; JD). Brain and heart activity of enzymes associated with cellular respiration were analysed for each species at 15°C baseline and following a Critical Thermal Maximum (CTmax) test. Additionally, aerobic scope (AS) was determined for each species while exposed to four heat ramps designed to mimic previously recorded heatwaves. CTmax significantly differed between species with FTD displaying the highest at 33.3°C, JD second at 31.8°C and RBD the lowest at 30.7°C. In darters not exposed to heat stress, FTD possessed higher brain enzymatic activity rates, specifically in pyruvate kinase (PK), citrate synthase (CS) and malate dehydrogenase (MDH). These patterns shifted slightly after exposure to CTmax, with JD displaying a substantial elevation in PK, lactate dehydrogenase, CS and MDH activity, suggesting they had greater enzymatic capacity at temperature extremes. Within heart tissue, we observed no interspecific differences at baseline temperatures; however, RBD had lower enzyme activity than FTD or JD in all enzymes but cytochrome c oxidase following CTmax. Metabolically, FTD exhibited the highest AS following exposure to 10 and 15°C temperature elevations. Our findings demonstrate that FTD may be the best equipped to respond to temperature-induced increases in metabolic demand due to their elevated baseline enzymatic activity and broader AS. These insights may contribute to future darter conservation efforts by informing predictions on species population shifts, particularly in the context of climate change.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».