Mammalian hibernation. Transcriptional and translational controls.
Notice bibliographique
Résumé
Mammalian hibernation is an amazing strategy for winter survival. Animals sink into a deep torpor where metabolic rate is < 5% of normal, body temperature falls to 0-5 degrees C, and physiological functions are strongly suppressed. Hibernation is a closely regulated process that includes multiple controls on gene transcription and protein translation, the primary subjects of this review. Recent studies by our lab and others have used multiple techniques of gene discovery, including cDNA array screening, to identify genes that are up-regulated in hibernation and continuing studies are tracing the functions of the encoded proteins and the signal transduction systems that regulate expression. For example, up-regulation of fatty acid binding proteins during hibernation facilitates the switch to a primary dependence on lipid fuels by nearly all organs and new studies have shown that up-regulation is mediated by the PPARgamma transcription factor and its co-activator, PGC-1. Several hypoxia-related genes including HIF-1alpha are also up-regulated during hibernation suggesting a role for this transcription factor in mediating adaptive responses for hibernation. Controls on mRNA translation during hibernation accomplish two goals: a general strong suppression of protein synthesis that contributes to energy savings and the selected synthesis of a few specific proteins. These goals are accomplished by mechanisms that include reversible phosphorylation controls on ribosomal initiation and elongation factors and differential distribution of individual mRNA species between polysome and monosome fractions. Studies of gene expression, protein synthesis regulation, controls on fuel metabolism, and signal transduction pathways are combining to produce an integrated model of the biochemical regulation of hibernation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».