IDENTIFICATION OF BIOMARKERS OF SUB-LETHAL ALGAL TOXIN EXPOSURE IN ATLANTIC SALMON (SALMO SALAR) AND CHINOOK SALMON (ONCORHYNCHUS TSHAWYTSCHA) USING DIFFERENTIAL GENE EXPRESSION ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Atlantic Salmon (Salmo salar) and Chinook Salmon (Oncorhynchus tshawytscha) are important culturally, recreationally, economically, and are a common aquaculture species in Canada and the United States. In the Pacific Northwest, blooms of toxic algae result in millions of dollars annually in losses for salmonid aquaculture producers. Blooms of harmful cyanobacteria produce microcystins which have been linked to net-pen liver disease which has large financial impacts on net pen salmon operations. Microcystin-LR, the most toxic variant, bioaccumulates in the liver and disrupts normal cellular activity by inhibiting protein phosphatases leading to deleterious effects on growth, immune status, and liver function. To minimize economic loss and improve animal welfare, salmonid producers have interest in using biomarkers of sub-lethal microcystin exposure to mitigate these impacts. RNA-sequencing was performed on liver samples from Atlantic and Chinook Salmon fed algal paste containing microcystin-LR in order to evaluate changes in gene expression caused by toxin exposure. The transcriptome response was examined at several time points following exposure to determine the most useful candidate biomarkers and to evaluate windows of detection. These biomarkers can serve as early warning signs that will allow aquaculture managers to decide to harvest early to avoid large mortality events caused by these algal toxins. Additionally, the biomarkers identified in this study have potential to be utilized across salmonid species for fish species broadly. Complementing previous microcystin research on fish, this study reports many differentially expressed genes related to the cell cycle, microtubule integrity, apoptosis, oxidative stress, inflammation, and metabolism.
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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) | 0,000 | 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 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 ».