Enhancement of the hydrolysis activity of F<sub>0</sub>F<sub>1</sub>‐ATPases using 60 Hz magnetic fields
Notice bibliographique
Résumé
The effects of extremely low frequency (ELF) magnetic fields on membrane F(0)F(1)-ATPase activity have been studied. When the F(0)F(1)-ATPase was exposed to 60 Hz magnetic fields of different magnetic intensities, 0.3 and 0.5 mT magnetic fields enhanced the hydrolysis activity, whereas 0.1 mT exposure caused no significant changes. Even if the F(0)F(1)-ATPase was inhibited by N,N-dicyclohexylcarbodiimide, its hydrolysis activity was enhanced by a 0.5 mT 60 Hz magnetic field. Moreover, when the chromatophores which were labeled with F-DHPE were exposed to a 0.5 mT, 60 Hz magnetic field, it was found that the pH of the outer membrane of the chromatophore was unchanged, which suggested that the magnetic fields used in this work did not affect the activity of F0. Taken together, our results show that the effects of magnetic fields on the hydrolysis activity of the membrane F(0)F(1)-ATPases were dependent on magnetic intensity and the threshold intensity is between 0.1 and 0.3 mT, and suggested that the F1 part of F(0)F(1)-ATPase may be an end-point affected by magnetic fields.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».