Optimizing and quantifying fusion of liposomes to mammalian sperm using resonance energy transfer and flow cytometric methods
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Liposomes are used to carry pharmaceutical agents and to alter the lipid composition of cell membranes. This study compared resonance energy transfer (RET), fluorescence dequenching, and flow cytometry as monitors and quantifiers of fusion between liposomes and mammalian spermatozoa. METHODS: Preliminary experiments used RET to determine the optimum sperm concentration for fusion of DL-alpha-phosphatidylcholine dipalmitoyl (PC)/DL-alpha-phosphatidylethanolamine dipalmitoyl (PE) liposomes at 35 degrees C +/- 5 mM Ca2+. Microscopy confirmed the fusion of liposomes, not just adhesion (n = 3). Dequenching tested the time-dependent fusion of liposomes of two different lipid compositions to sperm, both, (n = 3) +/- 1 mM Ca2+ and (n = 3) without Ca2+ at two sperm concentrations. Finally, flow cytometry absolutely quantified the percentage of sperm fusing to liposomes at different liposome-to-sperm ratios (n = 4) and with sperm from different donors (n = 3). RESULTS: RET detected fusion of liposomes with sperm and microscopy confirmed the interaction to be true fusion. Dequenching detected more fusion of liposomes with sperm at 100 x 10(6) sperm per milliliter than at lower concentrations (P < 0.05). Fusion dynamics differed with lipid composition but Ca2+ had no effect. Flow cytometry reliably quantified the percentage of sperm fusing with liposomes, which varied from bull to bull (P < 0.05). CONCLUSION: Liposome fusion with mammalian sperm membranes can be quantified cytometrically and varies with lipid composition, sperm-to-liposome ratio, and individual animals.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».