Changes in expression of hepatic genes involved in lipid metabolism during prehibernation period in captive adult female Japanese black bears (<i>Ursus thibetanus japonicus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Body fat accumulation in the prehibernation period is crucial for survival and reproduction during hibernation for bears. Bear body mass increases rapidly during their autumnal hyperphagia phase, which is attributed not only to an increase in food availability, but also to physiological changes in lipid metabolism. To test this hypothesis, we investigated changes in blood biochemical values and mRNA expression levels of hepatic genes involved in lipid metabolism during the active period (June, August, October, and November) in Japanese black bears ( Ursus thibetanus japonicus Schlegel, 1857), which were fed a constant ration throughout this period. Blood biochemical analysis revealed that plasma triglyceride concentrations decreased in October and November, implying that peripheral triglyceride uptake was accelerated in autumn. The liver was sampled by needle biopsy. Real-time polymerase chain reaction (PCR) analysis revealed that mRNA expressions of enzymes involved in glycolysis (glucokinase), as well as fatty acid and triglyceride synthesis (ATP-citrate lyase, acetyl-CoA carboxykinase 1, fatty acid synthase, and diacylglycerol O-acyltransferase 2), increased in November, which suggests that hepatic lipogenesis becomes accelerated during the hyperphagia phase. These results suggest that lipid metabolism is seasonally controlled even without changes in food intake. These physiological changes seen in the prehibernation period would contribute to the rapid mass gain necessary for hibernation.
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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) | 0,000 | 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 ».