Using skin mucus RNA to study gene expression in pacific bluefin tuna
Notice bibliographique
Résumé
The bluefin tuna species have been overfished throughout the world with stocks declining significantly over the past two decades. Studies employing electronic tags describe tunas in extreme ocean environments with depths up to 500 meters and water temperatures ranging from 5 to 33°C. Physiological adaptations such as high cardiac output and endothermy lead tunas to be a good model for studies in cardiac physiology and stress response. However, due to the high cost of tuna maintenance in captivity, studies on tuna physiology and gene expression are rare. Here, we described the use of pacific bluefin tuna ( Thunnus orientalis ) skin mucus as a possible source for RNA and its potential to be used in gene expression studies of fishes. The skin mucus samples were taken from tunas in captivity at the Tuna Research and Conservation Center and stored at −20°C in RNAlater tubes (Invitrogen). Total RNA extraction from the mucus samples were performed using RNAeasy Kit (Qiagen), posterior RNA clean‐up was performed using Ambion Filter Cartridge. The RNA concentration and quality was spectrophotometrically analyzed by A 260 /A 280 ratio and from agarose gel electrophoresis. Reverse transcription of RNA from mucus samples into cDNA was performed using iScript cDNA kit (Bio‐Rad). PCR products from mucus cDNA samples, were successfully amplified using bluefin tuna gene specific primers (Hsp70; β‐actin; IL‐1β). Our results indicate that bluefin tuna skin mucus is a potential source of RNA for gene expression studies in fishes. Funding: NOAA, MBA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».