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Enregistrement W7125717009 · doi:10.5061/dryad.zgmsbccpm

Data from: Exposure to warmer water and prenatal cortisol independently alter transcriptional plasticity during early development in Chinook salmon (<em>Oncorhynchus tshawytscha</em>)

2025· dataset· en· W7125717009 sur OpenAlexaff
Oliver Love, Colin Joseph Finerty

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinook windStressorGeneEcosystemGene expressionTranscription factorMaternal effectTranscriptome

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freshwater ecosystems are changing rapidly from human induced rapid environmental change. Determining whether organisms have the adaptive capacity to respond to stressors and by which mechanisms remains a challenge. Within the Environmental-Match framework, we experimentally manipulated a maternal signal of environmental stress to see if it primed gene transcription plasticity to allow developing Chinook salmon (Oncorhynchus tshawytscha) to respond to water temperatures expected from climate modeling. Our OpenArray® chip approach across four functional groups (growth, metabolism, immune, stress) revealed that elevated temperatures induced a diversity of effects on gene transcriptional profiles at different early life stages for candidate genes at all levels of the hierarchical evaluation (complete gene sets, functional gene groups, individual gene transcriptional phenotypes). However, contrary to predictions, prenatal cortisol did not alter these transcriptional effects further and did not rescue temperature-driven increases in mortality. Results suggest that while exposure to signals of maternal stress have the capacity to induce complex life stage- and system-specific responses, they may not further mitigate existing responses induced by elevated water temperatures in Chinook salmon (possibly other species).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,021

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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