Use of 13C‐labeled mass isotopomer analysis by gas chromatography‐mass spectrometry (GCMS) to assess pyruvate metabolism in fibroblast cell lines: A potential model for diagnosis of metabolic diseases.
Notice bibliographique
Résumé
The design of treatments for patients with mitochondrial diseases due to genetic defects would benefit from a better understanding of the metabolic consequences of these diseases. The objective was to develop a model using fibroblast cell lines, to assess pyruvate partitioning between decarboxylation (PDC) and anaplerotic carboxylation (PC), two crucial reactions for tricarboxylic acid (TCA) cycle activity and ATP production. Normal fibroblast cells were incubated for 2 hours at 37 °C in PBS before adding [U‐ 13 C]pyruvate (1mM) for 30 minutes. TCA intermediates and pyruvate were assessed by GCMS. PDC and PC fluxes were calculated from molar percent enrichment (MPE) of citrate and malate. Reproducibility of the model was tested using replicates of control cell lines (CT) and its potential usefulness using cell lines with mild complex I deficiency (CID). Under our conditions, intracellular pyruvate of CT cells was solely enriched in M3 isotopomers (67.0 ± 4.9%; n=5). Absence of M1 and M2 pyruvate demonstrated negligible recycling due to malate decarboxylation. Pyruvate was predominantly decarboxylated, as demonstrated by the flux ratio PDC/PC: 18.7 ± 8.3. CID cells showed a similar 13 C labelling pattern for pyruvate, except MPE M3 was higher (81.4) and PDC/PC flux ratio was lower (4.89). This model is a framework to study the effect of mitochondrial diseases on pyruvate metabolism into the TCA cycle. (CIHR supported)
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».