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Enregistrement W3008608993 · doi:10.22215/etd/2019-13837

Regulation of Antioxidant Defenses, DNA Damage Repair, the Immune Response, and Neuroprotection During Hibernation in the Thirteen-Lined Ground Squirrel

2019· dissertation· en· W3008608993 sur OpenAlexaff
Kama E. Szereszewski

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBat Biology and Ecology Studies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorporBiologyDNA damageHibernation (computing)DNA repairGround squirrelCell biologyOxidative stressNeuroprotectionDNANeuroscienceGeneticsEcologyEndocrinologyPhysiologyHypothermia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hibernation is a fascinating survival adaptation that allows animals to transition into a torpid state to survive the winter by coordinating a strong suppression of metabolic rate, conservation of fuel/energy, and reduction of body temperature.This strategy permits thirteen-lined ground squirrels (Ictidomys tridecemlineatus) and other hibernating mammals to endure the harsh winter season when there is little access to food.Many energy-expensive cellular processes are suppressed, including gene transcription and protein synthesis/turnover, but are reactivated rapidly when animals arouse back to euthermia.Both torpor and arousal can have damaging consequences; for example, during arousal, reactive oxygen species flood the cell causing oxidative damage to numerous cellular components.Therefore, hibernation requires many pro-survival mechanisms to mitigate multiple types of damage: e.g. from oxidative damage, DNA damage, and pathogen attack, among others.The research reported in this thesis on damage control processes in hibernators shows that antioxidant enzymes such as PRDXs are upregulated in key tissues but in an isoform-specific and time-specific manner over the torpor-arousal

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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