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Enregistrement W2130697092 · doi:10.1139/z07-039

Melanophore β-adrenoceptors in patterning in a flatfish, Pseudopleuronectes americanus

2007· article· en· W2130697092 sur OpenAlexaffvenue
D. Burton

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Zoology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology and Insect Physiology Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelanophoreWinter flounderMelanosomeBiologyFlatfishChromatophoreFlounderAnatomyZoologyFisheryFish <Actinopterygii>Genetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vitro experiments were performed on melanophores bourne on scale slips sampled from three major areas (general background, dark band, and white spot) of the integumentary pattern of winter flounder, Pseudopleuronectes americanus (Walbaum, 1792). The effects of the respective β1- and β2-adrenoceptor agonists dobutamine and terbutaline and antagonists atenolol and ICI 118551 on pattern-related melanosome aggregation in response to exogenously applied L-noradrenaline were determined, as well as their effects on melanosome dispersion in balanced salt solution. The results demonstrate β1-adrenoceptor mediation in flatfish melanosome dispersion, with pattern-related variation, and also provide further evidence for β2-subtype involvement. Based on mammalian physiology, two β-subtypes will facilitate melanophore responsiveness to both neural and circulatory catecholamines. The in vivo role of these β-subtypes is discussed in relation to previously described attributes of the patterning behaviour of this species, which incorporates balances between α- and β-adrenoceptors. Dark band melanophores display a β-adrenoceptor bias, in contrast with other areas of the pattern, which would be consistent with their capacity for pigment dispersion in stressed flounders and with the slow paling of these bands during background-related responses.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,246 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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