Optimizing Biomass Production in Aquaculture: Implementing Triploidy and Probiotic Therapies in Hatchery Reared Chinook Salmon (Oncorhynchus tshawytscha)
Notice bibliographique
Résumé
Aquaculture producers seek to increase the yield and quality of fish for sale and consumption. Triploidization can result in improved flesh quality and larger body size due to redirecting energy that would otherwise be invested in reproductive efforts. Here, we used probiotic therapies to potentially further enhance the growth of hatchery-reared Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) and investigated how triploidy and probiotics influenced fish mass directly and also via fish transcriptomic and behavioural profiles at the juvenile life stage. Specifically, we measured transcriptomic- (early neural development, long-term neural development, metabolism/appetite, growth, and stress response function genes) and behavioural profiles (consisting of fish that are reactionary, active, bold/aggressive, or exhibiting extremes in locomotive behaviours) of juvenile Chinook salmon under our ploidy- and feed treatments. Overall, triploid individuals had lower mass compared to diploid counterparts, counter to our predictions, and triploidy indirectly impacted mass via Shh (early neural development) gene transcription and a bold/aggressive behavioural profile. Further, probiotics did not directly impact mass, but rather worked through a genomic mechanism (i.e., growth gene p53) to do so. A few of the genes examined (i.e., Auts2, CRF, IGF-1, and p53 from early neural response, stress response, and two from growth and functional groups, respectively) exhibited increases in transcription coinciding with increased mass of individuals, independent of other variables. Ultimately, our study provides evidence that using a behavioural transcriptomics approach is useful in uncovering relationships between gene transcription, behavioural profiles, and growth-related traits (i.e., mass).
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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) | 0,001 | 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 ».