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Enregistrement W4410026535 · doi:10.1139/cjfas-2024-0319

Maintenance of sodium ion balance in rainbow trout exposed to moderately acidic water is achieved through reduction of sodium efflux

2025· article· en· W4410026535 sur OpenAlexafffundvenue
Alex M. Zimmer, Marina Giacomin, Anthony L. Kovac, Chris N. Glover, Greg G. Goss

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensAthabasca UniversityGeoscience BCUniversity of AlbertaUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRainbow troutSodiumEffluxChemistryTroutEnvironmental chemistryFish <Actinopterygii>FisheryBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In most freshwater fishes, exposure to acidic water decreases rates of active ion uptake and increases rates of passive ion efflux. To survive in low pH conditions, fish must possess mechanisms to maintain net ion flux rates close to zero. In this study, rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss) exposed to moderate acidity (pH = 4.5 or 5.5) in hard water (∼180 mg/L CaCO3) demonstrated Na+ influx inhibition relative to fish held in control conditions (pH = 8.0). However, Na+ efflux rates were significantly lower in fish exposed to low pH, which minimized the net loss of Na+. This represents a relatively novel mechanism to maintain ion balance in low pH for an acid sensitive species, which appeared to be a result of reduced gill paracellular permeability. However, there were no significant differences in the transcript abundance of six different tight junction genes in response to low pH exposure. Overall, we conclude that acid tolerance may be dictated by differences in efflux rates in fishes which, like the rainbow trout, possess acid sensitive mechanisms of ion absorption.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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