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Enregistrement W2133679555 · doi:10.1111/jeu.12082

Survival and Growth of <i>Tetrahymena thermophila</i> in Media that are Conventionally Used for Piscine and Mammalian Cells

2013· article· en· W2133679555 sur OpenAlexafffund
Marcel D.O. Pinheiro, Yu Xiang, Yanxiang Zhao, Niels C. Bols

Notice bibliographique

RevueJournal of Eukaryotic Microbiology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtist diversity and phylogeny
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiologyTetrahymenaHEPESOsmotic concentrationOsmoleProtozoaMicrobiologyBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transfer of Tetrahymena thermophila from normosmotic solutions (~20-80 mOsm/kg H(2)O) to hyperosmotic solutions (> 290 mOsm/kg H(2)O) was investigated. During the first 24 h of transfer from proteose peptone yeast extract (PPYE) to either 10 mM HEPES or PPYE with added NaCl to give ~300 mOsm/kg H(2)O, most ciliates died in HEPES but survived in PPYE. Supplementing hyperosmotic HEPES or PPYE with fetal bovine serum (FBS) enhanced survival. When ciliates were transferred from PPYE to a basal medium for vertebrate cells, L-15 (~320 mOsm/kg H(2)O), only a few survived the first 24 h but many survived when the starting cell density at transfer was high (100,000 cells/ml) or FBS was present. These results suggest that nutrients and/or osmolytes in either PPYE or FBS helped ciliates survive the switch to hyperosmotic solutions. FBS also stimulated T. thermophila growth in normosmotic HEPES and PPYE and in hyperosmotic L-15. In L-15 with 10% FBS, the ciliates proliferated for several months and could undergo phagocytosis and bacterivory. These cell culture systems and results can be used to explore how some Tetrahymena species function in hyperosmotic hosts and act as opportunistic pathogens of vertebrates.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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