Dining on the dead in the deep: Active <scp>NH<sub>4</sub><sup>+</sup></scp> excretion via <scp>Na<sup>+</sup>/H<sup>+</sup>(NH<sub>4</sub><sup>+</sup>)</scp> exchange in the highly ammonia tolerant Pacific hagfish, <i>Eptatretus stoutii</i>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Pacific hagfish are exceptionally tolerant to high environmental ammonia (HEA). Here, we elucidated a cellular mechanism that enables hagfish to actively excrete ammonia against steep ammonia gradients expected to be found inside a decomposing whale carcass. Methods Hagfish were exposed to varying concentrations of HEA in the presence or absence of environmental Na + , while plasma ammonia levels were tracked. 14 C‐methylammonium was used as a proxy for NH 4 + to measure efflux in whole animals and in isolated gill pouches; the latter allowed us to assess the effects of amiloride specifically on Na + /H + exchangers (NHEs) in gill cells. Western blotting and immunohistochemistry were utilized to evaluate the abundance and sub‐cellular localization of Rhesus glycoprotein (Rh) channels in the response to HEA. Results Hagfish actively excreted NH 4 + against steep inwardly directed E NH4 + (Δ E NH4 + ~ 35 mV) and pNH 3 (ΔpNH 3 ~ 2000 μtorr) gradients. Active NH 4 + excretion and plasma ammonia hypo‐regulation were contingent on the presence of environmental Na + , indicating a Na + /NH 4 + exchange mechanism. Active NH 4 + excretion across isolated gill pouches was amiloride‐sensitive. Exposure to HEA resulted in decreased abundance of Rh channels in the apical membrane of gill ionocytes. Conclusions During HEA exposure, hagfish can actively excrete ammonia against a steep concentration gradient using apical NHEs energized by Na + ‐K + ‐ATPase in gill ionocytes. Additionally, apical Rh channels are removed from the apical membrane, presumably to reduce ammonia loading from the environment. We suggest that this mechanism allows hagfish to maintain tolerable ammonia levels while feeding inside decomposing carrion, allowing them to exploit nutrient‐rich food‐falls.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».