Transcriptomic responses to thermal and angling stress in wild brook trout from a southern Ontario stream
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brook trout (Salvelinus fontinalis) are threatened by emergent and intensifying anthropogenic stressors that have uncertain cumulative effects. Effectively managing and conserving brook trout will require robust and timely information on population health—particularly where human impacts on brook trout are multiple and intense. Advanced molecular genomic tools, such as quantitative PCR assays that identify and characterize stress in fish, may provide such information, and are advancing due to an accumulation of research on transcript-level stress responses in various fishes. We used a version of the Stress Transcriptional Profiling Chip developed by the Genomic Network for Fish Identification, Stress and Health to identify changes in gene transcription related to temperature and catch-and-release angling in wild, small stream brook trout in southern Ontario’s West Credit River. We angled and took non-lethal gill tissue samples from brook trout either immediately or one hour post-capture in both cool, spring conditions and warm, midsummer conditions. Transcript abundances of heat shock transcription factor 1 (hsf1), heat shock cognate 71 kDa protein (hsc70), heat shock protein 70a (hsp70a), metallothionein A (mtA), and 11β-hydroxysteroid dehydrogenase 2 (hsd11b2) increased significantly in thermally stressful, midsummer conditions. Transcript abundances of hsf1 and insulin-like growth factor 1 (igf1) increased after angling in cool, spring conditions, but evidence of angling effects on transcript abundances was generally weak. These results contribute to a growing understanding of transcript-level stress responses in fish, which may be used to monitor brook trout population health locally, and create tools to monitor salmonid population health more broadly.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».