Isolation and characterization of mitochondria-rich cell types from the gill of freshwater rainbow trout
Notice bibliographique
Résumé
A magnetic cell separation technique (MACS) was developed for isolating and characterizing peanut lectin agglutinin positive (PNA(+)) cells from rainbow trout gills. Percoll density separated mitochondria-rich (MR) cells were serially labeled with PNA-FITC and an anti-FITC antibody covalently coupled to a 50-nm iron particle and then applied to a magnetic column. PNA(+) MR cells were enriched to >95% purity. Transmission electron microscopy analysis of both the PNA(+) and PNA negative (PNA(-)) fraction showed that PNA binds to MR chloride cells while the PNA(-) cell fraction is comprised of MR cells with features characteristic of pavement cells. Western blotting demonstrated that both PNA(+) and PNA(-) fractions had high levels of Na(+)-K(+)-ATPase and Sco1 expression; however, relative expression of H(+)-ATPase in PNA(+) and PNA(-) cells demonstrated that untreated fish had twofold higher H(+)-ATPase levels in PNA(-) cells relative to the PNA(+) cells. Furthermore, hypercapnic acidosis significantly increased the relative H(+)-ATPase expression on PNA(-) cells only, whereas metabolic alkalosis had no significant effect.
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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 ».