Metabolic protein replacement drives tissue turnover in adult mice
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotopes are increasingly being used to examine ecological and physiological questions, such as dietary choices, migration routes and timing, and physiological condition. To address these questions in the field, laboratory experiments must be done to determine diet–tissue discrimination values and turnover rates for stable isotopes in tissues. In this study, we examined the carbon and nitrogen turnover rates of whole blood, skeletal muscle, liver, kidney, heart, and brain, as well as the sulfur turnover rate of whole blood, skeletal muscle, and liver in Mus musculus L., 1758 following a diet change. By examining tissue isotope change in two groups of mice fed different diets, we found that tissues turnover at different rates (in order of fastest to slowest — liver, kidney, heart, brain, whole blood, skeletal muscle), but that carbon, nitrogen, and sulfur isotopes turned over with similar half-lives within a single tissue. By using a diet with different nutrient isotopic values, we also calculated that up to approximately 90%–95% of carbon in newly synthesized tissue was contributed by dietary protein. These results will provide field researchers with additional tissue isotopic half-lives to elucidate dietary history with a greater degree of certainty. The tissue sulfur half-lives provide an extra stable isotope that may be used in situations where carbon and nitrogen values do not differ between old and new nutrient sources.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».