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Enregistrement W6911013135 · doi:10.5061/dryad.6q573n61f

TRPM8 thermosensation in ectotherms mediates both skin colour and locomotor performance responses to cold temperature

2022· dataset· en· W6911013135 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRPM8ThermoreceptorThermoregulationTransient receptor potential channelXenopusEctothermAgonistAntagonist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermoregulation is a homeostatic process to maintain an organism’s internal temperature within a physiological range compatible with life. In ectotherms, body temperature fluctuates with that of the environment, with both physiological and behavioral responses employed to modify body temperature. Changing skin colour/reflectance and locomotor activity are both well-recognized temperature regulatory mechanisms, but little is known of the participating thermosensor/s. We find that Xenopus laevis tadpoles put in the cold exhibit a temperature-dependent and rapid melanosome aggregation in melanophores, which lightens the skin. To identify the cold-sensor, we focused on transient receptor potential (trp) channel genes from group 1 (TRPA, TRPM, TRPV and TRPC families). Of particular interest were TRPM family members, known as cold sensors. mRNAs for several TRPMs are present in Xenopus tails, and TRPM8 protein is present in skin melanophores. Temperature-induced melanosome aggregation is mimicked by the Trpm8 agonist menthol (WS12) and blocked by the Trpm8 antagonist PF05105679. The degree of skin lightening induced by cooling or the WS12 TRPM8 agonist correlates with the extent of alterations in locomotor performance. We propose that TRPM8 serves as a cool thermosensor in ectotherms that helps coordinate skin lightening and behavioural locomotor performance as adaptive thermoregulatory responses to cold.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,024

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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