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Enregistrement W3004518733 · doi:10.1242/jeb.215905

The brains of six African mole-rat species show divergent responses to hypoxia

2020· article· en· W3004518733 sur OpenAlexafffund
Samantha M. Logan, Kama E. Szereszewski, Nigel C. Bennett, Daniel W. Hart, Barry van Jaarsveld, Matthew E. Pamenter, Kenneth B. Storey

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMitochondrial Function and Pathology
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Geographic Society
Mots-clésBiologyHypoxia (environmental)Oxidative stressReactive oxygen speciesRodentLongevityZoologyEcologyCell biologyEndocrinologyOxygenGeneticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mole-rats are champions of self-preservation, with increased longevity compared to other rodents their size, strong antioxidant capabilities, and specialized defenses against endogenous oxidative stress. However, how the brains of these subterranean mammals handle acute in vivo hypoxia is poorly understood. This study is the first to examine the molecular response to low oxygen in six different species of hypoxia-tolerant mole-rats from sub-Saharan Africa. Protein carbonylation, a known marker of DNA damage (hydroxy-2’-deoxyguanosine), and antioxidant capacity did not change following hypoxia but HIF-1 protein levels increased significantly in the brains of two species. Nearly 30 miRNAs known to play roles in hypoxia-tolerance were differentially regulated in a species-specific manner. The miRNAs exhibiting the strongest response to low oxygen stress inhibit apoptosis and regulate neuroinflammation, likely providing neuroprotection. A principal component analysis using a subset of the molecular targets assessed herein revealed differences between control and hypoxic groups for two solitary species (Georychus capensis and Bathyergus suillus), which are ecologically adapted to a normoxic environment, suggesting a heightened sensitivity to hypoxia relative to species that may experience hypoxia more regularly in nature. By contrast, all molecular data were included in the PCA to detect a difference between control and hypoxic populations of eusocial Heterocephalus glaber, indicating they may require many lower-fold changes in signaling pathways to adapt to low oxygen settings. Finally, none of the Cryptomys hottentotus subspecies showed a statistical difference between control and hypoxic groups, presumably due to hypoxia-tolerance derived from environmental pressures associated with a subterranean and social lifestyle.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,288
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations32
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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