Frequency-dependent viscosity of salmon ovarian fluid has biophysical implications for sperm–egg interactions
Notice bibliographique
Résumé
Gamete-level sexual selection of externally fertilising species is usually achieved by modifying sperm behaviour with mechanisms that alter the chemical environment in which gametes perform. In fish, this can be accomplished through the ovarian fluid, a substance released with the eggs at spawning. While the biochemical effects of ovarian fluid in relation to sperm energetics have been investigated, the influence of the physical environment in which sperm compete remains poorly explored. Our objective was therefore to gain insights on the physical structure of this fluid and potential impacts on reproduction. Using soft-matter physics approaches of steady-state and oscillatory viscosity measurements, we subjected wild Atlantic salmon ovarian fluids to variable shear stresses and frequencies resembling those exerted by sperm swimming through the fluid near eggs. We show that this fluid, which in its relaxed state is a gel-like substance, displays a non-Newtonian viscoelastic and shear-thinning profile, where the viscosity decreases with increasing shear rates. We concurrently find that this fluid obeys the Cox-Merz rule below 7.6 Hz and infringes it above this level, thus indicating a shear-thickening phase where viscosity increases provided it is probed gently enough. This suggests the presence of a unique frequency-dependent structural network with relevant implications for sperm energetics and fertilisation dynamics. This article has an associated ECR Spotlight interview with Marco Graziano.
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 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».