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Enregistrement W3032493087 · doi:10.1002/jez.2367

Evolutionary links between intra‐ and extracellular acid–base regulation in fish and other aquatic animals

2020· review· en· W3032493087 sur OpenAlexafffund
Martín Tresguerres, Alexander M. Clifford, Till S. Harter, Jinae N. Roa, Angus B. Thies, Daniel P. Yee, Colin J. Brauner

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Zoology Part A Ecological and Integrative Physiology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueOcean Acidification Effects and Responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFish <Actinopterygii>ExtracellularBase (topology)BiologyZoologyFisheryCell biologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The acid–base relevant molecules carbon dioxide (CO2), protons (H+), and bicarbonate (HCO3−) are substrates and end products of some of the most essential physiological functions including aerobic and anaerobic respiration, ATP hydrolysis, photosynthesis, and calcification. The structure and function of many enzymes and other macromolecules are highly sensitive to changes in pH, and thus maintaining acid–base homeostasis in the face of metabolic and environmental disturbances is essential for proper cellular function. On the other hand, CO2, H+, and HCO3− have regulatory effects on various proteins and processes, both directly through allosteric modulation and indirectly through signal transduction pathways. Life in aquatic environments presents organisms with distinct acid–base challenges that are not found in terrestrial environments. These include a relatively high CO2 relative to O2 solubility that prevents internal CO2/HCO3− accumulation to buffer pH, a lower O2 content that may favor anaerobic metabolism, and variable environmental CO2, pH and O2 levels that require dynamic adjustments in acid–base homeostatic mechanisms. Additionally, some aquatic animals purposely create acidic or alkaline microenvironments that drive specialized physiological functions. For example, acidifying mechanisms can enhance O2 delivery by red blood cells, lead to ammonia trapping for excretion or buoyancy purposes, or lead to CO2 accumulation to promote photosynthesis by endosymbiotic algae. On the other hand, alkalinizing mechanisms can serve to promote calcium carbonate skeletal formation. This nonexhaustive review summarizes some of the distinct acid–base homeostatic mechanisms that have evolved in aquatic organisms to meet the particular challenges of this environment.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations65
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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