Expression Analysis of Glycerol Synthesis–Related Liver Transcripts in Rainbow Smelt (<i>Osmerus mordax</i>) Exposed to a Controlled Decrease in Temperature
Notice bibliographique
Résumé
Rainbow smelt (Osmerus mordax) accumulate high glycerol levels to avoid freezing at subzero temperatures. Glyceroneogenesis is activated by low temperature and occurs in liver via a branch in glycolysis and gluconeogenesis. In this study, carbohydrate and liver transcript levels of 21 genes potentially associated with glycerol production were assessed during a controlled warm to cold transition. Smelt were held at 8°C (warm smelt; non-glycerol accumulating) or subjected to a controlled decrease in water temperature from 8° to 0°C (cold smelt; glycerol accumulating) and sampled at the end of the temperature decrease and 1 mo later. In cold smelt compared with warm smelt, liver glycogen levels were lower and phosphoglucomutase transcript levels were higher. Plasma glycerol levels were higher and increased over time in cold smelt; in cold smelt, liver phosphofructokinase and pyruvate dehydrogenase kinase transcript levels increased over time. These findings imply that glycerol production is being fueled by glycogen degradation and inhibition of pyruvate oxidation serves to channel metabolic flux toward glycerol as opposed to complete glycolysis. Plasma glucose and liver glucose-6-phosphatase transcript levels were higher. Lipoprotein lipase transcript levels were higher, suggesting enhanced lipid breakdown to fuel energy metabolism. Glutamine synthetase transcript levels were higher, perhaps to store nitrogen for biosynthesis in spring.
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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) | 0,001 | 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 ».