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Enregistrement W2170427749 · doi:10.1002/jez.a.10318

Muscle enzyme activities in a deep‐sea squaloid shark, <i>Centroscyllium fabricii</i>, compared with its shallow‐living relative, <i>Squalus acanthias</i>

2003· article· en· W2170427749 sur OpenAlexafffund
Jason R. Treberg, Ralph Martin, William R. Driedzic

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Zoology Part A Comparative Experimental Biology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIchthyology and Marine Biology
Établissements canadiensQuest University CanadaMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSqualus acanthiasLactate dehydrogenaseCreatine kinaseBiologyGlycolysisInternal medicineEnzymeAnatomyEndocrinologyBiochemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The activities of several enzymes of energy metabolism were measured in the heart, red muscle, and white muscle of a deep and a shallow living squaloid shark, Centroscyllium fabricii and Squalus acanthias, respectively. The phylogenetic closeness of these species, combined with their active predatory nature, similar body form, and size makes them well matched for comparison. This is the first time such a comparison has been made involving a deep-sea elasmobranch. Enzyme activities were similar in the heart, but generally lower in the red muscle of C. fabricii. Paralleling the trend seen in deep-sea teleosts, the white muscle of C. fabricii had substantially lower activities of key glycolytic enzymes, pyruvate kinase and lactate dehydrogenase, relative to S. acanthias or other shallow living elasmobranchs. Unexpectedly, between the squaloid sharks examined, creatine phosphokinase activity was higher in all tissues of the deep living C. fabricii. Low white muscle glycolytic enzyme activities in the deep-sea species coupled with high creatine phosphokinase activity suggests that the capacity for short burst swimming is likely limited once creatine phosphate supplies have been exhausted.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,067
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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