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Enregistrement W2145645723 · doi:10.1242/jeb.092973

Metabolic suppression in mammalian hibernation: the role of mitochondria

2014· article· en· W2145645723 sur OpenAlexaff
James F. Staples

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorporHibernation (computing)MitochondrionOxidative phosphorylationBiologyThermogenesisRespirationEnergy metabolismMetabolic rateMetabolismCell biologyThermoregulationBiochemistryEndocrinologyAnatomyAdipose tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hibernation evolved in some small mammals that live in cold environments, presumably to conserve energy when food supplies are low. Throughout the winter, hibernators cycle spontaneously between torpor, with low metabolism and near-freezing body temperatures, and euthermia, with high metabolism and body temperatures near 37°C. Understanding the mechanisms underlying this natural model of extreme metabolic plasticity is important for fundamental and applied science. During entrance into torpor, reductions in metabolic rate begin before body temperatures fall, even when thermogenesis is not active, suggesting active mechanisms of metabolic suppression, rather than passive thermal effects. Mitochondrial respiration is suppressed during torpor, especially when measured in liver mitochondria fuelled with succinate at 37°C in vitro. This suppression of mitochondrial metabolism appears to be invoked quickly during entrance into torpor when body temperature is high, but is reversed slowly during arousal when body temperature is low. This pattern may reflect body temperature-sensitive, enzyme-mediated post-translational modifications of oxidative phosphorylation complexes, for instance by phosphorylation or acetylation.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations109
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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