Front Line Antioxidant Defenses in the Freeze Tolerant Wood Frog, Rana Sylvatica: An In-Depth Analysis of Mechanisms of Enzyme Regulation
Notice bibliographique
Résumé
The wood frog, Rana sylvatica, is one of few species that can survive whole-body freezing during overwintering.Frogs endure freezing of up to 70% of their total body water, and demonstrate a complete lack of respiration, heart beat and brain activity.Freezing imposes multiple stresses including anoxia/ischemia, cellular dehydration when water is lost to extracellular ice masses, wide temperature changes, and potential physical damage by ice.One crucial adaptation for freezing survival is well-developed antioxidant defenses to protect tissues from abiotic stress while frozen and deal with rapid changes in the generation of reactive oxygen species associated with anoxia and reoxygenation over freeze/thaw cycles.This thesis explores the properties and regulation of key antioxidant enzymes, purified via novel schemes, from frog muscle -both Cu/Zn-and Mn-dependent isoforms of superoxide dismutase (SOD), glutathione reductase (GR), and catalase (CAT).The studies show that changes in activity, stability, and substrate affinity of antioxidant enzymes during the frozen state may be significant preparatory mechanisms employed by R. sylvatica to support the transition from frozen to thawed states and deal effectively with oxidative stress accompanying reperfusion.Moreover, reversible protein phosphorylation plays a central role in regulating the activity of these enzymes to suit physiological needs throughout freeze-thaw cycles.For example, CuZnSOD from muscle of frozen frogs showed a significantly higher V max compared to the control enzyme.Muscle MnSOD from frozen frogs showed a significantly lower K m for O 2 -, higher phosphorylation, and increased enzyme stability compared to control MnSOD.GR from had the pleasure of knowing and learning from.I would specifically like to thank Ken Storey for taking a chance on a student interested in "functional proteins."I thank you for the opportunity you afforded me, the enthusiasm you instilled in me, and for introducing me to the wonders of the comparative world of science.I cannot thank you enough for my time under your guidance.I offer a special thanks to Jan Storey for her fascinating discussions and endless editorial support, not only for myself, but the entire Storey lab.Unfortunately I have been in the Storey lab for far too long to list all those that have guided, assisted, and simply kept me sane throughout it all.However, I would like to give a special thanks to Kyle Bigger, Ryan Bell and Ben Lant.You have had an immeasurable impact on my scientific career thus far, and I hope to continue to learn, wonder, and explore with you for years to come.Lastly I would like to thank my family.To my mother and father, Joan and Donald Dawson, you provided a home life so incredibly loving, that I am only now starting to understand how truly lucky I was to have you as parents.Jennifer, Debbie, Dan and Olivia, I thank you for the love and laugher you
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».