Fasting in the ureotelic Lake Magadi tilapia, Alcolapia grahami, does not reduce its high metabolic demand, increasing its vulnerability to siltation events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lake Magadi, Kenya, is one of the most extreme aquatic environments on Earth (pH~10, anoxic to hyperoxic, high temperatures). Recently, increased water demand and siltation have threatened the viable hot springs near the margins of the lake where Alcolapia grahami, the only fish surviving in the lake, live. These Lake Magadi tilapia largely depend on nitrogen-rich cyanobacteria for food and are 100% ureotelic. Their exceptionally high aerobic metabolic rate, together with their emaciated appearance, suggests that they are energy-limited. Therefore, we hypothesized that during food deprivation, Magadi tilapia would economize their energy expenditure and reduce metabolic rate, aerobic performance and urea-N excretion. Surprisingly, during a 5-day fasting period, routine metabolic rates increased and swimming performance (critical swimming speed) was not affected. Urea-N excretion remained stable despite the lack of their N-rich food source. Their nitrogen use switched to endogenous sources as liver and muscle protein levels decreased after a 5-day fast, indicating proteolysis. Additionally, fish relied on carbohydrates with lowered muscle glycogen levels, but there were no signs indicating use of lipid stores. Gene expression of gill and gut urea transporters were transiently reduced as were gill rhesus glycoprotein Rhbg and Rhcg-2. The reduction in gill glutamine synthetase expression concomitant with the reduction in Rh glycoprotein gene expression indicates reduced nitrogen/ammonia metabolism, most likely decreased protein synthesis. Additionally, fish showed reduced plasma total CO2, osmolality and Na+ (but not Cl−) levels, possibly related to reduced drinking rates and metabolic acidosis. Our work shows that Lake Magadi tilapia have the capacity to survive short periods of starvation which could occur when siltation linked to flash floods covers their main food source, but their seemingly hardwired high metabolic rates would compromise long-term survival.
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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,006 |
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 ».