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Enregistrement W3046720009 · doi:10.7554/elife.56259

Convergent changes in muscle metabolism depend on duration of high-altitude ancestry across Andean waterfowl

2020· article· en· W3046720009 sur OpenAlexafffund
Neal J. Dawson, Luis Alza, Gabriele Nandal, Graham R. Scott, Kevin G. McCracken

Notice bibliographique

RevueeLife · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOntario Ministry of Research, Innovation and ScienceCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationNational Science Foundation
Mots-clésHexokinaseBiologyPyruvate kinaseEffects of high altitude on humansGlycolysisOxidative phosphorylationCitrate synthaseCytochrome c oxidaseAltitude (triangle)BioenergeticsBiochemistryCellular respirationMetabolismMitochondrionEnzymeAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-thin air, but the degree to which convergent metabolic changes have arisen across independent high-altitude lineages or the speed at which such changes arise is unclear. We examined seven high-altitude waterfowl that have inhabited the Andes (3812-4806 m elevation) over varying evolutionary time scales, to elucidate changes in biochemical pathways of energy metabolism in flight muscle relative to low-altitude sister taxa. Convergent changes across high-altitude taxa included increased hydroxyacyl-coA dehydrogenase and succinate dehydrogenase activities, decreased lactate dehydrogenase, pyruvate kinase, creatine kinase, and cytochrome c oxidase activities, and increased myoglobin content. ATP synthase activity increased in only the longest established high-altitude taxa, whereas hexokinase activity increased in only newly established taxa. Therefore, changes in pathways of lipid oxidation, glycolysis, and mitochondrial oxidative phosphorylation are common strategies to cope with high-altitude hypoxia, but some changes require longer evolutionary time to arise.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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