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Enregistrement W2017548474 · doi:10.1007/s11745-013-3770-x

Isolation of Sarcolemmal Plasma Membranes by Mechanically Skinning Rat Skeletal Muscle Fibers for Phospholipid Analysis

2013· article· en· W2017548474 sur OpenAlexafffund
Val A. Fajardo, Lauren McMeekin, Admir Basic, Graham D. Lamb, Robyn M. Murphy, Paul J. LeBlanc

Notice bibliographique

RevueLipids · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensHealth Sciences CentreBrock University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEndoplasmic reticulumMembraneChemistrySkeletal muscleSarcolemmaBiochemistrySphingomyelinBiophysicsAnatomyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Membrane phospholipid (PL) composition has been shown to affect cellular function by altering membrane physical structure. The sarcolemma plasma membrane (SLpm) is integral to skeletal muscle function and health. Previous studies assessing SLpm PL composition have demonstrated contamination from transverse (t)-tubule, sarcoplasmic reticulum, and nuclear membranes. This study assessed the possibility of isolating SL by mechanically skinning skeletal muscle fiber segments for the analysis of SLpm PL composition. Mechanically skinned SLpm from rat extensor digitorum longus (EDL) muscle fibers underwent Western blot analysis to assess contamination from t-tubule, sarcoplasmic reticulum, nuclear and mitochondrial membranes. The results indicate that isolated SLpm had minimal nuclear and mitochondrial membrane contamination and was void of contamination from sarcoplasmic reticulum and t-tubule membranes. After performing both high-performance thin layer chromatography and gas chromatography, we found that the SLpm obtained by mechanical skinning had higher sphingomyelin and total fatty acid saturation and lower phosphatidylcholine when compared to previous literature. Thus, by avoiding the use of various chemical treatments and membrane fractionation, we present data that may truly represent the SLpm and future studies can use this technique to assess potential changes under various perturbations and disease conditions such as insulin resistance and muscular dystrophy.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,784

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations9
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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