Proteomic analysis of Rana sylvatica reveals differentially expressed proteins in liver in response to anoxia, dehydration or freezing stress
Notice bibliographique
Résumé
Ectothermic animals that live in seasonally cold regions must adapt to seasonal variation and specific environmental conditions. During the winter, some amphibians hibernate on land and encounter limited environmental water, deficient oxygen, and extremely low temperatures that can cause the whole body freezing. These stresses trigger physiological and biochemical adaptations in amphibians that allow them to survive. Rana sylvatica, commonly known as the wood frog, shows excellent freeze tolerance. They can slow their metabolic activity to a near halt and endure freezing of 65-70% of their total body water as extracellular ice during hibernation, returning to normal when the temperatures rise again. To investigate the molecular adaptations of freeze-tolerant wood frogs, a comprehensive proteomic analysis was performed on frog liver tissue after anoxia, dehydration, or freezing exposures using a label-free LC-MS/MS proteomic approach. Quantitative proteomic analysis revealed that 87, 118, and 86 proteins were significantly upregulated in dehydrated, anoxic, and frozen groups, suggesting potential protective functions. The presence of three upregulated enzymes, glutathione S-transferase (GST), aldolase (ALDOA), and sorbitol dehydrogenase (SORD), was also validated. For all enzymes, the specific enzymatic activity was significantly higher in the livers of frozen and anoxic groups than in the controls. This study reveals that GST, ALDOA, and SORD might participate in the freeze tolerance mechanism by contributing to regulating cellular detoxification and energy metabolism.
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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 ».