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Enregistrement W2062178436 · doi:10.1371/journal.pone.0007966

Electroporating Fields Target Oxidatively Damaged Areas in the Cell Membrane

2009· article· en· W2062178436 sur OpenAlexaff
P. Thomas Vernier, Zachary A. Levine, Yu‐Hsuan Wu, Vanessa Joubert, Matthew J. Ziegler, Lluis M. Mir, D. Peter Tieleman

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Inactivation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesViterbi School of Engineering, University of Southern CaliforniaAir Force Office of Scientific ResearchUniversity of Southern CaliforniaInstitut Gustave-RoussyCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésElectroporationMembraneElectrochemotherapyCell membraneBiophysicsCellCell biologyNanotechnologyChemistryComputational biologyBiologyMaterials scienceBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reversible electropermeabilization (electroporation) is widely used to facilitate the introduction of genetic material and pharmaceutical agents into living cells. Although considerable knowledge has been gained from the study of real and simulated model membranes in electric fields, efforts to optimize electroporation protocols are limited by a lack of detailed understanding of the molecular basis for the electropermeabilization of the complex biomolecular assembly that forms the plasma membrane. We show here, with results from both molecular dynamics simulations and experiments with living cells, that the oxidation of membrane components enhances the susceptibility of the membrane to electropermeabilization. Manipulation of the level of oxidative stress in cell suspensions and in tissues may lead to more efficient permeabilization procedures in the laboratory and in clinical applications such as electrochemotherapy and electrotransfection-mediated gene therapy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations136
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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