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Enregistrement W3101861010 · doi:10.1242/jeb.233478

Drivers of plasticity in freeze tolerance in the intertidal mussel, <i>Mytilus trossulus</i>

2020· article· en· W3101861010 sur OpenAlexafffund
Jessica Kennedy, Christopher D. G. Harley, Katie E. Marshall

Notice bibliographique

RevueJournal of Experimental Biology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésOsmolyteCryoprotectantIntertidal zoneBiologyAcclimatizationMusselMytilusSalinityEcologyZoologyBotanyFisheryCryopreservation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Freezing is an extreme stress to living cells, and so freeze tolerant animals often accumulate protective molecules (termed cryoprotectants) to prevent the cellular damage caused by freezing. The bay mussel, Mytilus trossulus, is an ecologically important intertidal invertebrate that can survive freezing. While much is known about the biochemical correlates of freeze tolerance in insects and vertebrates, the cryoprotectants that are used by intertidal invertebrates are not well characterized. Previous work has proposed two possible groups of low-molecular weight cryoprotectants in intertidal invertebrates: osmolytes and anaerobic byproducts. In our study, we examined which group of candidate cryoprotectants correlate with plasticity in freeze tolerance in mussels using 1H NMR metabolomics. We found that M. trossulus freeze tolerance varies on a seasonal basis, along an intertidal shore level gradient, and with changing salinity. Acclimation to increased salinity (30 ppt compared to 15 ppt) increased freeze tolerance, and mussels were significantly more freeze tolerant during the winter. Mussel freeze tolerance also increased with increasing shore level. There was limited evidence that anaerobic byproduct accumulation was associated with increased freeze tolerance. However, osmolyte accumulation was correlated with increased freeze tolerance after high salinity acclimation and in the winter. The concentration of most low-molecular weight metabolites did not vary with shore level, indicating that another mechanism is likely responsible for this pattern of variation in freeze tolerance. By identifying osmolytes as a group of molecules that assist in freezing tolerance, we have expanded the known biochemical repertoire of the mechanisms of freeze tolerance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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