RESEARCH ARTICLE Transcriptional profiling of two Atlantic salmon strains: implications for reintroduction into Lake Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the major challenges facing conservation biology is characterizing the genetic variation underlying adaptation to different environments. Gene expression is the process whereby genomic information is converted into phenotype and quantitative variation in gene expression is linked to phenotypic variation. Identifying gene transcription profiles that provide fitness benefits in specific environments would promote more effective species reintroduction and conservation practices. In this study, we developed a custom oligonucleotide microarray for Atlantic salmon (Salmo sa-lar) and used this microarray to measure gene transcription in gill tissue for two Atlantic salmon strains currently being reintroduced into Lake Ontario: LaHave (anadromous) and Sebago (landlocked). We measured gene transcription in juvenile salmon from each strain that had been reared under the same conditions and identified genes differentially expressed between the two strains. We used the normalized transcription data and microsatellite genotype data to parti-tion the variance into effects of selection versus genetic drift. We found that although there was little genetic differentia-tion (FST = 0.038) between the two strains, 21 genes were significantly differentially expressed between the two strains, and in all cases the difference was consistent with divergence by selection. We use this analysis to predict the Sebago strain will be more likely to be successfully rein-troduced, highlighting how the combination of population genetics with gene expression can help to guide reintro-duction efforts.
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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 ».