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Enregistrement W2039493538 · doi:10.1098/rspb.2004.2935

Laying–sequence–specific variation in yolk oestrogen levels, and relationship to plasma oestrogen in female zebra finches (<i>Taeniopygia guttata</i>)

2005· article· en· W2039493538 sur OpenAlexaff
Tony D. Williams, Caroline Elizabeth Ames, Yiannis Kiparissis, Katherine E. Wynne‐Edwards

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueReproductive Physiology in Livestock
Établissements canadiensQueen's UniversitySimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTaeniopygiaZebra finchBiologyYolkSequence (biology)FisheryNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the relationship between plasma and yolk oestrogens in laying female zebra finches (Taeniopygia guttata) by manipulating plasma oestradiol (E2) levels, via injection of oestradiol-17beta, in a sequence-specific manner to maintain chronically high plasma levels for later-developing eggs (contrasting with the endogenous pattern of decreasing plasma E2 concentrations during laying). We report systematic variation in yolk oestrogen concentrations, in relation to laying sequence, similar to that widely reported for androgenic steroids. In sham-manipulated females, yolk E2 concentrations decreased with laying sequence. However, in E2-treated females plasma E2 levels were higher during the period of rapid yolk development of later-laid eggs, compared with control females. As a consequence, we reversed the laying-sequence-specific pattern of yolk E2: in E2-treated females, yolk E2 concentrations increased with laying-sequence. In general therefore, yolk E2 levels were a direct reflection of plasma E2 levels. However, in control females there was some inter-individual variability in the endogenous pattern of plasma E2 levels through the laying cycle which could generate variation in sequence-specific patterns of yolk hormone levels even if these primarily reflect circulating steroid levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,264
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations58
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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