Nucleobase-containing compounds evoke behavioural, olfactory, and transcriptional responses in model fishes
Notice bibliographique
Résumé
The sensory system of animals detects a massive and unknown array of chemical cues that evoke a diversity of physiological and behavioural responses. One group of nitrogen-containing carbon ring chemicals—nucleobases—are thought to be involved in numerous behaviours yet have received little attention. We took a top-down approach to examine responses evoked by nucleobases at behavioural, tissue, and gene expression levels. Fish generally avoided nucleobases, and this behaviour, when observed, was driven by purines but not pyrimidines. At the tissue level, olfactory neuron generator potential responses tended to be concentration specific and robust at concentrations lower than amino acid detection ranges. In terms of gene expression, more than 2000 genes were significantly upregulated following nucleobase exposure, some of which were expected (e.g., genes involved in purine binding) and some of which were not (e.g., tubulin-related genes). Humanized RNA pathway analysis showed that we had exposed the animal to a nucleobase. Our data indicate that responses to nucleobase-containing compounds may be highly structure based and are evident from changes in behaviour to mRNA expression. Many of these responses were surprising, and all provide numerous routes for further research endeavour.
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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 | 0,001 |
| 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 ».