Glycerol loss to water exceeds glycerol catabolism via glycerol kinase in freeze-resistant rainbow smelt (Osmerus mordax)
Notice bibliographique
Résumé
Rainbow smelt accumulate high amounts of glycerol in winter. In smelt, there is a predictable profile of plasma glycerol levels that starts to increase in November (<5 μmol/ml), peaks in mid-February (>200 μmol/ml), and thereafter decreases to reach the initial levels in the beginning of May. The aim of this study was to investigate the respective role of the two main mechanisms that might be involved in glycerol clearance from mid-February: 1) breakdown of glycerol to glycerol-3-phosphate through the action of the glycerol kinase (GK) and 2) direct loss toward the environment. Over the entire glycerol cycle, loss to water represents a daily loss of ∼10% of the total glycerol content of fish. GK activities were very low in all tissues investigated and likely have a minor quantitative role in the glycerol cycle. These results suggest that glycerol levels are dictated by the rate of glycerol synthesis (accelerated and deactivated during the accumulation and decrease stages, respectively). Although not important in glycerol clearance, GK in liver might have an important metabolic function for other purposes, such as gluconeogenesis, as evidenced by the significant increase of activity at the end of the cycle.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».