Notice bibliographique
Résumé
Lipids are the primary storage molecules and an essential source of energy in insects during reproduction, prolonged periods of flight, starvation, and diapause. The coordination center for insect lipid metabolism is the fat body, which is analogous to the vertebrate adipose tissue and liver. The fat body is primarily composed of adipocytes, which accumulate triacylglycerols in intracellular lipid droplets. Genomics and proteomics, together with functional analyses, such as RNA interference and CRISPR/Cas9-targeted genome editing, identified various genes involved in lipid metabolism and elucidated their functions. However, the endocrine control of insect lipid metabolism, in particular the roles of peptide hormones in lipogenesis and lipolysis are relatively less-known topics. In the current review, the neuropeptides that directly or indirectly affect insect lipid metabolism are introduced. The primary lipolytic and lipogenic peptide hormones are adipokinetic hormone and the brain insulin-like peptides (ILP2, ILP3, ILP5). Other neuropeptides, such as insulin-growth factor ILP6, neuropeptide F, allatostatin-A, corazonin, leucokinin, tachykinins and limostatin, might stimulate lipolysis, while diapause hormone-pheromone biosynthesis activating neuropeptide, short neuropeptide F, CCHamide-2, and the cytokines Unpaired 1 and Unpaired 2 might induce lipogenesis. Most of these peptides interact with one another, but mostly with insulin signaling, and therefore affect lipid metabolism indirectly. Peptide hormones are also involved in lipid metabolism during reproduction, flight, diapause, starvation, infections and immunity; these are also highlighted. The review concludes with a discussion of the potential of lipid metabolism-related peptide hormones in pest management.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».