Slow heating rates increase thermal tolerance and alter mRNA HSP expression in juvenile white sturgeon (Acipenser transmontanus)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Freshwater fish such as white sturgeon (Acipenser transmontanus) are particularly vulnerable to the effects of anthropogenically induced global warming. Critical thermal maximum tests (CTmax) are often conducted to provide insight of the impacts of changing temperatures; however, little is known about how the rate of temperature increase in these assays affects thermal tolerance. To assess the effect of heating rate (0.3°C/min, 0.03°C/min, 0.003°C/min) we measured thermal tolerance, somatic indices, and Hsp mRNA expression. Contrary to what has been observed in most other fish species, white sturgeon thermal tolerance was highest at the slowest heating rate of 0.003°C/min, suggesting an ability to rapidly acclimate to slowly increasing temperatures. Hepatosomatic index decreased in all heating rates relative to control fish, indicative of the metabolic costs of thermal stress. At the transcriptional level, slower heating rates resulted in higher mRNA expression of Hsp90a, Hsp90b, and Hsp70. Hsp70 mRNA expression was increased in all heating rates relative to controls, whereas expression of Hsp90a and Hsp90b mRNA only increased in the two slower trials. Together these data indicate that white sturgeon have a very plastic thermal response, which is likely energetically costly to induce. Acute temperature changes may be more detrimental to sturgeon as they struggle to acclimate to rapid changes in their environment, however under slower warming rates they demonstrate strong thermal plasticity to warming.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».