Differences in mitochondrial efficiency explain individual variation in growth performance
Notice bibliographique
Résumé
The physiological causes of intraspecific differences in fitness components such as growth rate are currently a source of debate. It has been suggested that differences in energy metabolism may drive variation in growth, but it remains unclear whether covariation between growth rates and energy metabolism is: (i) a result of certain individuals acquiring and consequently allocating more resources to growth, and/or is (ii) determined by variation in the efficiency with which those resources are transformed into growth. Studies of individually housed animals under standardized nutritional conditions can help shed light on this debate. Here we quantify individual variation in metabolic efficiency in terms of the amount of adenosine triphosphate (ATP) generated per molecule of oxygen consumed by liver and muscle mitochondria and examine its effects, both on the rate of protein synthesis within these tissues and on the rate of whole-body growth of individually fed juvenile brown trout (Salmo trutta) receiving either a high or low food ration. As expected, fish on the high ration on average gained more in body mass and protein content than those maintained on the low ration. Yet, growth performance varied more than 10-fold among individuals on the same ration, resulting in some fish on low rations growing faster than others on the high ration. This variation in growth for a given ration was related to individual differences in mitochondrial properties: a high whole-body growth performance was associated with high mitochondrial efficiency of ATP production in the liver. Our results show for the first time, to our knowledge, that among-individual variation in the efficiency with which substrates are converted into ATP can help explain marked variation in growth performance, independent of food intake. This study highlights the existence of inter-individual differences in mitochondrial efficiency and its potential importance in explaining intraspecific variation in whole-animal performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».