Metabolic rate depression in animals: transcriptional and translational controls
Notice bibliographique
Résumé
Metabolic rate depression is an important survival strategy for many animal species and a common element of hibernation, torpor, aestivation, anaerobiosis, diapause, and anhydrobiosis. Studies of the biochemical mechanisms that regulate reversible transitions to and from hypometabolic states are identifying principles of regulatory control that are conserved across phylogenetic lines and that are broadly applied to the control of multiple cell functions. One such mechanism is reversible protein phosphorylation which is now known to contribute to the regulation of fuel metabolism, to ion channel arrest, and to the suppression of protein synthesis during hypometabolism. The present review focuses on two new areas of research in hypometabolism: (1) the role of differential gene expression in supplying protein products that adjust metabolism or protect cell functions for long-term survival, and (2) the mechanisms of protein life extension in hypometabolism involving inhibitory controls of transcription, translation and protein degradation. Control of translation examines reversible phosphorylation regulation of ribosomal initiation and elongation factors, the dissociation of polysomes and storage of mRNA transcripts during hypometabolism, and control over the translation of different mRNA types by differential sequestering of mRNA into polysome versus monosome fractions. The analysis draws primarily from current research on two animal models, hibernating mammals and anoxia-tolerant molluscs, with selected examples from multiple other 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».