MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3037295694 · doi:10.1096/fasebj.2019.33.1_supplement.lb146

Bone Mineral Density Reduction Explains Buoyancy Adaptations in Notothenioids

2019· article· en· W3037295694 sur OpenAlexaff
Henrik Lauridsen, Thomas Desvignes, Christian Damsgaard, Jesper Skovhus Thomsen, T S Stenum, Steffen Ringgaard, Kasper Hansen, Anette MD Funder, Thomas Levin Andersen, Lene WT Boel, Lars Rejnmark, John H. Postlethwait, Peter Rask Møller, HW Detrich

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMorphological variations and asymmetry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReduction (mathematics)Bone mineralBuoyancyMineralChemistryEnvironmental scienceBiologyMechanicsMathematicsEndocrinologyOsteoporosisPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In aquatic vertebrates, dense skeletons and buoyant fat constitute important components for buoyancy regulation in addition to their roles in structural support and energy storage. Some fishes can fine‐tune buoyancy using their swim bladder, whereas others rely on neutral buoyancy or constant motion to regulate vertical position. The Notothenioidei provides a model system to study the phenotypic implications of differential use of the water column over a large radiation of closely related species. It has been suggested that to expand from ancestral benthic to pelagic habitats, some notothenioids, all of which lack the swim bladder, have reduced skeletal mass and display enhanced lipid deposition. This, apparently, adaptive osteopenia has interesting medical implications in understanding the balance between osteopenic bone and structural integrity of the skeleton. While relative buoyancy in seawater (%B) and dry skeletal mass have previously been studied in some notothenioids, little is known about the specific anatomical changes resulting in osteopenia; hypotheses include reductions of bone mineralization, reductions in bone size, and/or modifications of bone architecture. Here we used a high‐throughput procedure relying on quantitative X‐ray computed tomography (qCT) imaging on a collection of 436 notothenioid specimens (7 families, 24 genera, 53 species) to measure overall volumetric bone mineral density (vBMD), body size‐adjusted mineral content of the entire skeleton (BMC total ), vertebrae (BMC vertebrae ), and skull bones (BMC skull ), and body size adjusted lipid content (LC). Dual‐energy X‐ray absorptiometry and magnetic resonance imaging on a subsample of 50 specimens was used for BMC total and LC validation. For 33 species in the collection, %B was available from the literature and we performed phylogenetic generalized least‐squares analysis with seven models to explain buoyancy (%B ~ BMC total , %B ~ BMC skull , %B ~ BMC vertebrae , %B ~ BMC total + BMC skull , %B ~ BMC total + BMC vertebrae , %B ~ BMC total + BMC skull + BMC vertebrae , %B ~ LC). This phylogenetically informed multivariate data analysis showed that the model %B ~ BMC total + BMC vertebrae best described the data, thus evolutionary reductions in %B are best explained by reductions in both BMC total and BMC vertebrae . In a series of studies, Eastman et al. established the link between buoyancy, skeletal mass, and LC in notothenioids, most recently in a comprehensive report spanning 54 specimens of 20 species (Eastman et al. J Morphol. 2014, 275:841–61). The present result confirms on a much broader scale the correlation between bone mineral content and buoyancy, and shows that vertebrae are the most important bone type for overall reductions in BMC. Based on qCT, micro‐CT, histology, and mechanical testing, we seek to answer to which extend the reduction in BMC compromises the mechanical integrity of the bone. Support or Funding Information US National Science Foundation grant PLR‐1444167 This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe FASEB JournalMême sujetMorphological variations and asymmetryTravaux en français237 207