High sensitivity to ocean acidification in wild out‐migrating juvenile Pacific salmon is not impacted by feeding success
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Salmon populations are declining worldwide, with high mortality rates during juvenile marine migration presenting a bottleneck to recruitment. The ocean conditions along the main migratory route of juvenile salmon in British Columbia are characterized by high variability in CO 2 , with the amplitude, duration, and frequency of ocean acidification events exacerbated by climate change. Similarly, the variability in ocean conditions affects the abundance and diversity of plankton prey, leading to areas of food paucity for juvenile salmon. We investigated the combined effects of ocean acidification (control and 3200 μatm CO 2 ) and food limitation (ad libitum, ½ ration, and food deprived) on the survival, condition, and gene expression profiles of juvenile Chum salmon ( Oncorhynchus keta ) to develop predictive biomarkers for CO 2 exposure and food deprivation. Ocean acidification caused a direct 3‐fold increase in mortality over 25 days of exposure, which was unaffected by food availability but differentially affected smaller fish. CO 2 exposure induced transcriptomic changes in a suite of genes associated with ion regulation, while food deprivation was associated with a differential expression of stress, immune, and mortality markers, as well as reduced condition factor. Our data indicate that CO 2 directly impairs ionoregulatory capacity to the point of failure in juvenile Chum salmon and that these effects cannot be compensated through increased energy from food. Applying our gene panels as biomarkers to a subset of fish with known exposure, we were able to accurately predict exposure to CO 2 and food deprivation (74% and 90%, respectively). By combining these gene panels with previously established biomarkers for other environmental stressors, the recent environmental stress history of wild fish can be determined and can be used in models to predict salmon returns, informing fisheries management and conservation efforts.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».