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Enregistrement W174027079 · doi:10.4052/tigg.19.67

Lipid Rafts and Sulfogalactosylglycerolipid (SGG) in Sperm Functions: Consensus and Controversy

2007· article· en· W174027079 sur OpenAlexafffund
Nongnuj Tanphaichitr, Kym F. Faull, Arman Yaghoubian, Hongbin Xu

Notice bibliographique

RevueTrends in Glycoscience and Glycotechnology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchW. M. Keck Foundation
Mots-clésLipid raftSpermCell biologyBiologyGeneticsSignal transduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

脂質ラフトはコレステロールや糖脂質、飽和脂肪酸に富んだ秩序膜マイクロドメインである。また、ラフトには細胞接着やシグナリングに関わる分子が集積し、このような現象の足場であると考えられている。ラフトは非常に活発な研究分野であるが、多くの点が論争中である。最近画像研究の進歩により、個々のラフトがナノメートルのサイズであることが分かった。このことは、細胞から低密度膜画分として得られるラフトは個々のラフトが合体した “マクロラフト” であるということを示唆している。さらに、TritonX-100を用いたラフトの単離について、界面活性剤がラフトの形成を引き起こしているのではないかという論争が残っている。そこで、この分野の研究者達は、よりマイルドな非イオン性界面活性剤や物理的な力 (たとえば、窒素キャビテーション) を用いることによりラフトを単離してきた。精子―卵相互作用は、細胞接着やシグナリングにおけるラフトの役割を立証するのに適した系統である。最近、我々は受精能を獲得したブタ精子由来のTritonX-100不溶性膜ラフトが、受精能を獲得していない精子ラフトに比べてより低いKd値でZP (zona pellucida) に結合することを明らかにしてきた。これらの結果は、受精能を獲得した精子は受精能を持たない精子に比べてZPへの結合能が増幅されているという事実を後押ししているかもしれない。また、受精能を獲得した精子がZPに結合しやすいという現象の一因として、受精能を獲得する際にコレステロールが放出されるにも関わらず、依然として十分量のラフトが存在するという事が挙げられる。注目すべき事に、通常、体細胞由来のラフトのマーカーとして用いられるGM1が、受精能を獲得した精子ラフトには存在しない。むしろ、生殖細胞特異的なsulfogalactosylglycerolipid (SGG) の70%が精子ラフトには存在し、精子ラフトのマーカーとして魅力的な候補となっている。それでも、これらの研究において用いたラフトは、TritonX-100によって単離したものであるから、物理的な力を用いて調製したラフトを使って再実験をしてみる必要性はある。最終的には、精子由来ラフトが体細胞由来のラフトと同様に、ナノメートルのサイズなのかどうかを、適切なマーカーを用いて画像研究を行い決定しなければならない。

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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