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Enregistrement W2113178975 · doi:10.1098/rspb.2010.0399

Calcification provides mechanical reinforcement to whale baleen α-keratin

2010· article· en· W2113178975 sur OpenAlexaff
Lawrence Szewciw, D.G. de Kerckhove, G.W. Grime, Douglas S. Fudge

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Royal Society B Biological Sciences · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSkin and Cellular Biology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésBaleenBiologyCalcificationWhaleAnatomyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hard alpha-keratins such as hair, nail, wool and horn are stiff epidermal appendages used by mammals in a variety of functions including thermoregulation, feeding and intraspecific competition. Hard alpha-keratins are fibre-reinforced structures consisting of cytoskeletal elements known as 'intermediate filaments' embedded in an amorphous protein matrix. Recent research has shown that intermediate filaments are soft and extensible in living keratinocytes but become far stiffer and less extensible in keratinized cells, and this stiffening may be mediated by air-drying. Baleen, the keratinous plates used by baleen whales during filter feeding, is an unusual mammalian keratin in that it never air dries, and in some species, it represents the most heavily calcified of all the hard alpha-keratins. We therefore tested the hypothesis that whale baleen is stiffened by calcification. Here, we provide, to our knowledge, the first comprehensive description of baleen material properties and show that calcification contributes to overcoming the shortcomings of stiffening this hard alpha-keratin without the benefit of air-drying. We also demonstrate striking interspecies differences in the calcification patterns among three species of baleen whales and provide novel insights into the function and evolution of this unusual biomaterial.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,244

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations84
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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