Are reactive oxygen species always bad? Lessons from hypoxic ectotherms
Notice bibliographique
Résumé
Oxygen (O2) is required for aerobic energy metabolism but can produce reactive oxygen species (ROS), which are a wide variety of oxidant molecules with a range of biological functions from causing cell damage (oxidative distress) to cell signalling (oxidative eustress). The balance between the rate and amount of ROS generated and the capacity for scavenging systems to remove them is affected by several biological and environmental factors, including oxygen availability. Ectotherms, and in particular hypoxia-tolerant ectotherms, are hypothesized to avoid oxidative damage caused by hypoxia, although it is unclear whether this translates to an increase in ecological fitness. In this Review, we highlight the differences between oxidative distress and eustress, the current mechanistic understanding of the two and how they may affect ectothermic physiology. We discuss the evidence of occurrence of oxidative damage with hypoxia in ectotherms, and that ectotherms may avoid oxidative damage through (1) high levels of antioxidant and scavenging systems and/or (2) low(ering) levels of ROS generation. We argue that the disagreements in the literature as to how hypoxia affects antioxidant enzyme activity and the variable metabolism of ectotherms makes the latter strategy more amenable to ectotherm physiology. Finally, we argue that observed changes in ROS production and oxidative status with hypoxia may be a signalling mechanism and an adaptive strategy for ectotherms encountering hypoxia.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».