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Enregistrement W2560678792 · doi:10.1038/srep38425

Modulation of thermal noise and spectral sensitivity in Lake Baikal cottoid fish rhodopsins

2016· article· en· W2560678792 sur OpenAlexaff
Hoi Ling Luk, Nihar Bhattacharyya, Fabio Montisci, James M. Morrow, Federico Melaccio, Akimori Wada, Mudi Sheves, Francesca Fanelli, Belinda S. W. Chang, Massimo Olivucci

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiquePhotoreceptor and optogenetics research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryBowling Green State UniversityNational Science Foundation
Mots-clésRhodopsinSpectral sensitivityConvergent evolutionHabitatChromophoreAdaptation (eye)Absorption (acoustics)WavelengthVisual pigmentsBiophysicsBiologyPhysicsEcologyOpticsChemistryGeneticsRetinalBiochemistryPhotochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lake Baikal is the deepest and one of the most ancient lakes in the world. Its unique ecology has resulted in the colonization of a diversity of depth habitats by a unique fauna that includes a group of teleost fish of the sub-order Cottoidei. This relatively recent radiation of cottoid fishes shows a gradual blue-shift in the wavelength of the absorption maximum of their visual pigments with increasing habitat depth. Here we combine homology modeling and quantum chemical calculations with experimental in vitro measurements of rhodopsins to investigate dim-light adaptation. The calculations, which were able to reproduce the trend of observed absorption maxima in both A1 and A2 rhodopsins, reveal a Barlow-type relationship between the absorption maxima and the thermal isomerization rate suggesting a link between the observed blue-shift and a thermal noise decrease. A Nakanishi point-charge analysis of the electrostatic effects of non-conserved and conserved amino acid residues surrounding the rhodopsin chromophore identified both close and distant sites affecting simultaneously spectral tuning and visual sensitivity. We propose that natural variation at these sites modulate both the thermal noise and spectral shifting in Baikal cottoid visual pigments resulting in adaptations that enable vision in deep water light environments.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,251 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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