Snake oil in action: Geographic and seasonal variability in epidermal lipids shape evaporative water loss in snakes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many reptiles inhabit deserts where extreme heat and aridity make it imperative to minimize evaporative water loss (EWL) in order to maintain a water balance. We compared the EWL of desert versus Mediterranean snakes and the content and composition of their epidermal lipids, which form the primary barrier against evaporation. We obtained shed skins from two farm‐grown species (a desert specialist viper Echis coloratus and its Mediterranean relative Daboia palaestinae ), and from 17 captive snake species of both Mediterranean and desert origins, kept under identical conditions. Total EWL was measured in live snakes using flow‐through respirometry. Cutaneous EWL was approximated in vitro through the shed skin, and epidermal lipids were quantified following extraction in n ‐hexane and identified using ultraperformance liquid chromatography–mass spectrometry (UPLC‐MS). Total EWL in vivo was 50% higher in Mediterranean than in desert species. In winter, in vitro EWL was 67% higher in Mediterranean than in desert species, and this difference rose to 178% in summer. EWL in vitro was negatively correlated with skin lipid content, and accordingly, desert species had twice the skin lipid content, but only in the summer. Seasonal differences were significant in the multi‐species comparison, and not between the farm‐grown Echis and Daboia . UPLC‐MS confirmed equal quantities of total lipids between the two viper species. However, the abundance of fatty acids was 84% higher in the desert specialist Echis , and these were, on average, ~1 double bond more saturated. There was no difference in ceramide abundance, but ceramide carbon chains were ~1 carbon atom longer in Echis . This lipid profile favours a more compact and stable lipid barrier structure, which improves the skin's resistance to evaporation. Our results show that snake epidermal lipid content and composition vary between biomes and seasons, enabling desert species to maintain water balance under the harsh heat and dryness conditions by limiting water loss. More broadly, this work highlights how fundamental biochemical traits can underlie major ecological differences, and how animals can benefit from these differences and adapt to thrive in extreme conditions. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».