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Enregistrement W3208447094 · doi:10.1016/j.jinsphys.2021.104323

Acclimation, duration and intensity of cold exposure determine the rate of cold stress accumulation and mortality in Drosophila suzukii

2021· article· en· W3208447094 sur OpenAlexaff
Pénélope Tarapacki, Lisa Bjerregaard Jørgensen, Jesper Givskov Sørensen, Mads Kuhlmann Andersen, Hervé Colinet, Johannes Overgaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Insect Physiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect behavior and control techniques
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesDanmarks Frie ForskningsfondCentre National de la Recherche ScientifiqueInternational Foundation for Research in ParaplegiaNatur og Univers, Det Frie Forskningsråd
Mots-clésDrosophila suzukiiBiologyAcclimatizationCold stressDrosophila (subgenus)DrosophilidaeEcologyDrosophila melanogasterBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spotted wing drosophila (SWD), Drosophila suzukii, is a major invasive fruit pest. There is strong consensus that low temperature is among the main drivers of SWD population distribution, and the invasion success of SWD is also linked to its thermal plasticity. Most studies on ectotherm cold tolerance focus on exposure to a single stressful temperature but here we investigated how cold stress intensity affected survival duration across a broad range of low temperatures (−7 to +3 °C). The analysis of Lt50 at different stressful temperatures (Thermal Death Time curve - TDT) is based on the suggestion that cold injury accumulation rate increases exponentially with the intensity of thermal stress. In accordance with the hypothesis, Lt50 of SWD decreased exponentially with temperature. Further, comparison of TDT curves from flies acclimated to 15, 19 and 23 °C, respectively, showed an almost full compensation with acclimation such that the temperature required to induce mortality over a fixed time decreased almost 1 °C per °C lowering of acclimation temperature. Importantly, this change in cold tolerance with acclimation was uniform across the range of moderate to intense cold stress exposures examined. To understand if cold stress at moderate and intense exposures affects the same physiological systems we examined how physiological markers/symptoms of chill injury developed at different intensities of the cold stress. Specifically, hsp23 expression and extracellular [K+] were measured in flies exposed to different intensities of cold stress (−6, −2 and +2 °C) and at various time points corresponding to the same progression of injury (equivalent to 1/3, 2/3 or 3/3 of Lt50). The different cold stress intensities all triggered hsp23 expression following 2 h of recovery, but patterns of expression differed. At the most intense cold stress (−6 and −2 °C) a gradual increase with time was found. In contrast, at +2 °C an initial increase was followed by a dissipating expression. A gradual perturbation of ion balance (hyperkalemia) was also found at all three cold stress intensities examined, with only slight dissimilarities between treatment temperatures. Despite some differences between the three cold intensities examined, the results generally support the hypothesis that intense and moderate cold stress induces the same physiological perturbation. This suggests that cold stress experienced during natural fluctuating conditions is additive and the results also illustrate that the rate of injury accumulation increases dramatically (exponentially) with decreasing temperature (increasing stress).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,232 · 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'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

Citations46
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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