MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W162409329 · doi:10.1007/0-306-46860-3_35

Intracellular Fatty Acid Composition Affects Cell Yield, Energy Metabolism and Cell Damage in Agitated Cultures

2006· book-chapter· en· W162409329 sur OpenAlexaff
Michael Butler, N. Huzel, Norman Barnabé, L. Bajno, T.J.B. Gray

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhospholipidBiochemistryFatty acidMetabolismGlutamineOleic acidLipid metabolismIntracellularChemistryLinoleic acidFatty acid metabolismBiologyMembraneAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous passage of cells in serum-free media requires the presence of micronutrients and growth factors to compensate for the lack of serum. Fatty acid supplementation is essential to ensure an adequate composition of the structural lipid components of the cell. We have shown that the unsaturated fatty acids, oleic (C18.1) and linoleic (C18.2) independently enhance cell yield and Mab productivity. The cellular content of the fatty acids gradually increased during continuous culture passage with no evidence of regulatory control. Most of the fatty acid accumulated in the polar lipid fraction and the unsaturated/ saturated fatty acid ratio of all cellular lipid fractions increased significantly. This caused a substantial decrease in the rate of glutamine metabolism and an increase in the rate of glucose metabolism. The changes in energy metabolismwere reversed when the cells were removed from fatty acid-supplemented medium. The most plausible explanation for this effect is an altered rate of transport of glutamine via the cell membrane. An observed change in the phospholipid composition of the membrane also caused a significant protective effect on the cells in agitated cultures. The life-span of fatty acid-loaded cells showed a x3 improvement compared to controls in cultures stirred at high rates of agitation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKluwer Academic Publishers eBooksMême sujetClinical Nutrition and GastroenterologyTravaux en français237 207