Notice bibliographique
Résumé
Winter survival for many kinds of animals involves freeze tolerance, the ability to endure the conversion of about 65% of total body water into extracellular ice and the consequences that freezing imposes including interruption of vital processes (e.g., heartbeat and breathing), cell shrinkage, elevated osmolality, anoxia/ischemia, and potential physical damage from ice. Freeze-tolerant animals include various terrestrially hibernating amphibians and reptiles, many species of insects, and numerous other invertebrates inhabiting both terrestrial and intertidal environments. Well-known strategies of freezing survival include accumulation of low molecular mass carbohydrate cryoprotectants (e.g., glycerol), use of ice nucleating agents/proteins for controlled triggering of ice growth and of antifreeze proteins that inhibit ice recrystallization, and good tolerance of anoxia and dehydration. The present article focuses on more recent advances in our knowledge of the genes and proteins that support freeze tolerance and the metabolic regulatory mechanisms involved. Important roles have been identified for aquaporins and transmembrane channels that move cryoprotectants, heat shock proteins and other chaperones, antioxidant defenses, and metabolic rate depression. Genome and proteome screening has revealed many new potential targets that respond to freezing, in particular implicating cytoskeleton remodeling as a necessary facet of low temperature and/or cell volume adaptation. Key regulatory mechanisms include reversible phosphorylation control of metabolic enzymes and microRNA control of gene transcript expression. These help to remodel metabolism to preserve core functions while suppressing energy expensive metabolic activities such as the cell cycle. All of these advances are providing a much more complete picture of life in the frozen state.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».