Intergenerational effects of dietary iron on swimming and metabolic performance in zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Iron is an essential trace metal required for various physiological processes, yet both deficiency and excess can disrupt metal homeostasis and compromise fitness. In this study, we investigated how dietary iron availability influences physiological performance across generations in zebrafish (Danio rerio). Fish were fed diets spanning a gradient from deficiency to supplementation (Low Fe, 11 mg Fe/kg; Medium Fe, 420 mg Fe/kg, and High Fe, 2,300 mg Fe/kg), and effects on growth, metal homeostasis, swimming performance, energy metabolism, and reproduction were assessed. Following reproductive assays, offspring were raised under control conditions and subsequently challenged with the same dietary iron treatments (Low Fe, Medium Fe, and High Fe as parents) in adulthood. Sub-acute exposure (20 days) to elevated dietary iron enhanced aerobic scope, maximum metabolic rate, and critical swimming speed, alongside improved reproductive output as measured by embryo survival and early development. However, sub-chronic exposure (40 days) to High Fe diminished swimming performance benefits and was also associated with tissue iron loading. Notably, zebrafish tolerated sub-chronic exposure to Low Fe without significant impacts on condition factor or energetic performance. Interestingly, the difference in swimming and metabolic performance between high and low iron treatments was more pronounced in the offspring, suggesting an intergenerational effect of parental iron status. Together, these findings suggest that dietary iron availability can shape both immediate and inherited performance phenotypes, underscoring its dual role as a nutritional requirement and a regulator of ecological fitness.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».