In Vivo Assessment of Cold Adaptation in Insect Larvae by Magnetic Resonance Imaging and Magnetic Resonance Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Temperatures below the freezing point of water and the ensuing ice crystal formation pose serious challenges to cell structure and function. Consequently, species living in seasonally cold environments have evolved a multitude of strategies to reorganize their cellular architecture and metabolism, and the underlying mechanisms are crucial to our understanding of life. In multicellular organisms, and poikilotherm animals in particular, our knowledge about these processes is almost exclusively due to invasive studies, thereby limiting the range of conclusions that can be drawn about intact living systems. METHODOLOGY: Given that non-destructive techniques like (1)H Magnetic Resonance (MR) imaging and spectroscopy have proven useful for in vivo investigations of a wide range of biological systems, we aimed at evaluating their potential to observe cold adaptations in living insect larvae. Specifically, we chose two cold-hardy insect species that frequently serve as cryobiological model systems--the freeze-avoiding gall moth Epiblema scudderiana and the freeze-tolerant gall fly Eurosta solidaginis. RESULTS: In vivo MR images were acquired from autumn-collected larvae at temperatures between 0 degrees C and about -70 degrees C and at spatial resolutions down to 27 microm. These images revealed three-dimensional (3D) larval anatomy at a level of detail currently not in reach of other in vivo techniques. Furthermore, they allowed visualization of the 3D distribution of the remaining liquid water and of the endogenous cryoprotectants at subzero temperatures, and temperature-weighted images of these distributions could be derived. Finally, individual fat body cells and their nuclei could be identified in intact frozen Eurosta larvae. CONCLUSIONS: These findings suggest that high resolution MR techniques provide for interesting methodological options in comparative cryobiological investigations, especially in vivo.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».