Consistent changes in muscle metabolism underlie dive performance across multiple lineages of diving ducks
Notice bibliographique
Résumé
Diving animals must sustain high activity with limited O 2 stores to successfully capture prey. Studies suggest that increasing body O 2 stores supports breath-hold diving, but less is known about metabolic specializations that underlie underwater locomotion. We measured maximal activities of 10 key enzymes in locomotory muscles (gastrocnemius and pectoralis) to identify biochemical changes associated with diving in pathways of oxidative and substrate-level phosphorylation and compared them across three groups of ducks—the longest diving sea ducks (eight spp.), the mid-tier diving pochards (three spp.) and the non-diving dabblers (five spp.). Relative to dabblers, both diving groups had increased activities of succinate dehydrogenase and cytochrome c oxidase, and sea ducks further showed increases in citrate synthase (CS) and hydroxyacyl-CoA dehydrogenase (HOAD). Both diving groups had relative decreases in capacity for anaerobic metabolism (lower ratio of lactate dehydrogenase to CS), with sea ducks also showing a greater capacity for oxidative phosphorylation and lipid oxidation (lower ratio of pyruvate kinase to CS, higher ratio of HOAD to hexokinase). These data suggest that the locomotory muscles of diving ducks are specialized for sustaining high rates of aerobic metabolism, emphasizing the importance of body O 2 stores for dive performance in these species.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».