Regulation of Peroxisome Proliferator-Activated Receptor Pathway During Torpor in the Garden Dormouse, Eliomys quercinus
Notice bibliographique
Résumé
Differential levels of n-6 and n-3 essential polyunsaturated fatty acids (PUFAs) are incorporated into the hibernator’s diet in the fall season preceding prolonged, multi-days bouts of torpor, known as hibernation. Peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) transcriptional activators bind lipids and regulate genes involved in fatty acid transport, beta-oxidation, ketogenesis, and insulin sensitivity; essential processes for survival during torpor. Thus, the DNA-binding activity of PPARα, PPARδ, PPARγ, as well as the levels of PPARγ coactivator 1α (PGC-1α) and L-fatty acid binding protein (L-FABP) were investigated in the hibernating garden dormouse (Eliomys quercinus). We found that dormice were hibernating in a similar way regardless of the n-6/n-3 PUFA diets fed to the animals during the fattening phase prior to hibernation. Further, metabolic rates and body mass loss during hibernation did not differ between dietary groups, despite marked differences in fatty acid profiles observed in white adipose tissue prior and at mid-hibernation. Overall, maintenance of PPAR DNA-binding activity was observed during torpor, and across three n-6/n-3 ratios, suggesting alternate mechanisms for the prioritization of lipid catabolism during torpor. Additionally, while no change was seen in L-FABP, significantly altered levels of PGC-1α were observed within the white adipose tissue and likely contributes to enhanced lipid metabolism when the diet favors n-6 PUFAs, i.e., high n-6/n-3 ratio, in both the torpid and euthermic state. Altogether, the maintenance of lipid metabolism during torpor makes it likely that consistent activity or levels of the investigated proteins are in aid of this metabolic profile.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».