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Enregistrement W2336470207 · doi:10.1242/jeb.125294

Metabolic fuel kinetics in fish: swimming, hypoxia and muscle membranes

2016· review· en· W2336470207 sur OpenAlexafffund
Jean‐Michel Weber, Kevin Choi, Alexander Gonzalez, Teye Omlin

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompany of BiologistsCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésHypoxia (environmental)KineticsFish <Actinopterygii>ChemistryMembraneMetabolic rateBiophysicsBiochemistryFisheryBiologyOxygenEndocrinologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muscle performance depends on the supply of metabolic fuels and disposal of end-products. Using circulating metabolite concentrations to infer changes in fluxes is highly unreliable because the relationship between these parameters varies greatly with physiological state. Quantifying fuel kinetics directly is therefore crucial to the understanding of muscle metabolism. This review focuses on how carbohydrates, lipids and amino acids are provided to fish muscles during hypoxia and swimming. Both stresses force white muscle to produce lactate at higher rates than it can be processed by aerobic tissues. However, lactate accumulation is minimized because disposal is also strongly stimulated. Exogenous supply shows that trout have a much higher capacity to metabolize lactate than observed during hypoxia or intense swimming. The low density of monocarboxylate transporters and their lack of upregulation with exercise explain the phenomenon of white muscle lactate retention. This tissue operates as a quasi-closed system, where glycogen stores act as an 'energy spring' that alternates between explosive power release during swimming and slow recoil from lactate in situ during recovery. To cope with exogenous glucose, trout can completely suppress hepatic production and boost glucose disposal. Without these responses, glycemia would increase four times faster and reach dangerous levels. The capacity of salmonids for glucoregulation is therefore much better than presently described in the literature. Instead of albumin-bound fatty acids, fish use lipoproteins to shuttle energy from adipose tissue to working muscles during prolonged exercise. Proteins may play an important role in fueling muscle work in fish, but their exact contribution is yet to be established. The membrane pacemaker theory of metabolism accurately predicts general properties of muscle membranes such as unsaturation, but it does not explain allometric patterns of specific fatty acids. Investigations of metabolic fuel kinetics carried out in fish to date have demonstrated that these ectotherms use several unique strategies to orchestrate energy supply to working muscles and to survive hypoxia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,269 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations107
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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