Skeletal muscle contractile function predicts activity and behaviour in zebrafish
Notice bibliographique
Résumé
Locomotion facilitates behaviour and its underlying physiological mechanisms may therefore impact behavioural phenotypes. Metabolism is often thought to modulate locomotion and behaviour, but empirical support for this suggestion is equivocal. Muscle contractile function is directly associated with locomotion. Here, we test the hypotheses that muscle mechanics determine locomotor performance and activity in zebrafish (Danio rerio) and thereby also affect risk-taking behaviour. We show that there is a mechanistic link between muscle performance and behaviour by manipulating muscle contractile properties, which caused proportional changes in critical sustained swimming performance and, in an open arena, voluntary swimming speed, the proportion of time fish were active, and the latency to move. We modelled the relationships between muscle contractile properties, swimming performance, activity and behaviour with a partial least-squares path model. The latent variable 'muscle', formed by isolated muscle force production, stress, fatigue resistance and activation and relaxation rates, had a significant positive effect on swimming performance ('swim' reflected in sustained and sprint speeds). Together, muscle and swim had a significant positive effect on activity, and explained 71.8% of variation in the distance moved, time active and maximum voluntary speed in an open field. Activity had a significant positive effect on boldness, explaining 76.0% of variation in latencies to move and to approach a novel object. Muscle contractile function determines voluntary movement and we suggest that exploration and dispersal are functions of physiological and mechanical optimisation. Boldness therefore may be partly explained by the greater likelihood of faster fish to move further and encounter novel objects and conspecifics more quickly as a result.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».