Fixed negative charge and the Donnan effect: a description of the driving forces associated with brain tissue swelling and oedema
Notice bibliographique
Résumé
Cerebral oedema or brain tissue swelling is a significant complication following traumatic brain injury or stroke that can increase the intracranial pressure (ICP) and impair blood flow. Here, we have identified a potential driver of oedema: the negatively charged molecules fixed within cells. This fixed charge density (FCD), once exposed, could increase ICP through the Donnan effect. We have shown that metabolic processes and membrane integrity are required for concealing this FCD as slices of rat cortex swelled immediately (within 30 min) following dissection if treated with 2 deoxyglucose + cyanide (2DG+CN) or Triton X-100. Slices given ample oxygen and glucose, however, did not swell significantly. We also found that dead brain tissue swells and shrinks in response to changes in ionic strength of the bathing medium, which suggests that the Donnan effect is capable of pressurizing and swelling brain tissue. As predicted, a non-ionic osmolyte, 1,2 propanediol, elicited no volume change at 2000 x 10(-3) osmoles l(-1) (Osm). Swelling data were well described by triphasic mixture theory with the calculated reference state FCD similar to that measured with a 1,9 dimethylmethylene blue assay. Taken together, these data suggest that intracellular fixed charges may contribute to the driving forces responsible for brain swelling.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».