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Enregistrement W4381857296 · doi:10.1101/2023.06.22.546020

Thermosensitivity of translation underlies the mammalian nocturnal-diurnal switch

2023· preprint· en· W4381857296 sur OpenAlexaff
Andrew D. Beale, Nina M. Rzechorzek, Andrei Mihut, Aiwei Zeng, Nicola J. Smyllie, Violetta Pilorz, Rose Richardson, Mads F Bertlesen, Nathan R. James, Shaline V. Fazal, Zanna J. Voysey, Jerry Pelletier, Priya Crosby, Sew‐Yeu Peak‐Chew, Madeline A. Lancaster, Roelof A. Hut, John S. O’Neill

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCircadian rhythm and melatonin
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilWellcome Trust
Mots-clésNocturnalCircadian rhythmBiologyTranslation (biology)DaytimeTranslational regulationCell biologyEcologyMessenger RNAEndocrinologyGeneticsPhysicsAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Early mammals were nocturnal until the Cretaceous-Paleogene extinction facilitated their rapid expansion into daytime niches. Diurnality subsequently evolved multiple times, independently, but the mechanisms facilitating this switch are unknown. We found that physiological daily temperature shifts oppositely affect circadian clock rhythms in nocturnal versus diurnal mammals. This occurs through a cell-intrinsic signal inverter, mediated by global differences in protein phosphorylation, and effected at the level of bulk protein synthesis rates, with diurnal translation rate being less thermosensitive than nocturnal. Perturbations that reduce translational initiation or mTOR activity are sufficient to trigger the nocturnal-to-diurnal switch at the cellular, tissue, and organismal scale. Our results suggest a convergent selection pressure to attain diurnality by reducing the effect of temperature-dependent changes in protein synthesis on circadian clocks. One sentence summary Recalibrating the thermosensitivity of protein synthesis drives daytime-selective activity in mammals.

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 seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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