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Enregistrement W3177866714 · doi:10.3390/metabo11070447

Hypoxia Performance Curve: Assess a Whole-Organism Metabolic Shift from a Maximum Aerobic Capacity towards a Glycolytic Capacity in Fish

2021· review· en· W3177866714 sur OpenAlexaff
Yangfan Zhang, Bog E So, Anthony P. Farrell

Notice bibliographique

RevueMetabolites · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypoxia (environmental)Metabolic rateLimitingOxygenAnaerobic exerciseGlycolysisAerobic capacityBiologyMetabolismPhysiologyMedicineInternal medicineChemistryBiochemistryEndocrinologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The utility of measuring whole-animal performance to frame the metabolic response to environmental hypoxia is well established. Progressively reducing ambient oxygen (O2) will initially limit maximum metabolic rate as a result of a hypoxemic state and ultimately lead to a time-limited, tolerance state supported by substrate-level phosphorylation when the O2 supply can no longer meet basic needs (standard metabolic rate, SMR). The metabolic consequences of declining ambient O2 were conceptually framed for fishes initially by Fry’s hypoxic performance curve, which characterizes the hypoxemic state and its consequences to absolute aerobic scope (AAS), and Hochachka’s concept of scope for hypoxic survival, which characterizes time-limited life when SMR cannot be supported by O2 supply. Yet, despite these two conceptual frameworks, the toolbox to assess whole-animal metabolic performance remains rather limited. Here, we briefly review the ongoing debate concerning the need to standardize the most commonly used assessments of respiratory performance in hypoxic fishes, namely critical O2 (the ambient O2 level below which maintenance metabolism cannot be sustained) and the incipient lethal O2 (the ambient O2 level at which a fish loses the ability to maintain upright equilibrium), and then we advance the idea that the most useful addition to the toolbox will be the limiting-O2 concentration (LOC) performance curve. Using Fry & Hart’s (1948) hypoxia performance curve concept, an LOC curve was subsequently developed as an eco-physiological framework by Neil et al. and derived for a group of fish during a progressive hypoxia trial by Claireaux and Lagardère (1999). In the present review, we show how only minor modifications to available respirometry tools and techniques are needed to generate an LOC curve for individual fish. This individual approach to the LOC curve determination then increases its statistical robustness and importantly opens up the possibility of examining individual variability. Moreover, if peak aerobic performance at a given ambient O2 level of each individual is expressed as a percentage of its AAS, the water dissolved O2 that supports 50% of the individual’s AAS (DOAAS-50) can be interpolated much like the P50 for an O2 hemoglobin dissociation curve (when hemoglobin is 50% saturated with O2). Thus, critical O2, incipient lethal O2, DOAAS-50 and P50 and can be directly compared within and across species. While an LOC curve for individual fish represents a start to an ongoing need to seamlessly integrate aerobic to anaerobic capacity assessments in a single, multiplexed respirometry trial, we close with a comparative exploration of some of the known whole-organism anaerobic and aerobic capacity traits to examine for correlations among them and guide the next steps.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,185 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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