Sensing and surviving hypoxia in vertebrates
Notice bibliographique
Résumé
Surviving hypoxia is one of the most critical challenges faced by vertebrates. Most species have adapted to changing levels of oxygen in their environment with specialized organs that sense hypoxia, while only few have been uniquely adapted to survive prolonged periods of anoxia. The goal of this review is to present the most recent research on oxygen sensing, adaptation to hypoxia, and mechanisms of anoxia tolerance in nonmammalian vertebrates. We discuss the respiratory structures in fish, including the skin, gills, and air-breathing organs, and recent evidence for chemosensory neuroepithelial cells (NECs) in these tissues that initiate reflex responses to hypoxia. The use of the zebrafish as a genetic and developmental model has allowed observation of the ontogenesis of respiratory and chemosensory systems, demonstration of a putative intracellular O2 sensor in chemoreceptors that may initiate transduction of the hypoxia signal, and investigation into the effects of extreme hypoxia on cardiorespiratory development. Other organisms, such as goldfish and freshwater turtles, display a high degree of anoxia tolerance, and these models are revealing important adaptations at the cellular level, such as the regulation of glutamatergic and GABAergic neurotransmission in defense of homeostasis in central neurons.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».