Probing the interaction of arsenobetaine with blood plasma constituents in vitro: an SEC-ICP-AES study
Notice bibliographique
Résumé
Arsenobetaine, which is frequently ingested by humans via the consumption of seafood, is rapidly excreted unchanged in urine, but not much is known about its transport in the mammalian bloodstream. To assess whether this transport involves binding to plasma proteins, rabbit and human plasma were spiked with arsenobetaine and the mixture was analyzed (after 5 min and again after 6 h) by size-exclusion chromatography (SEC) coupled on-line to an inductively coupled plasma atomic emission spectrometer (ICP-AES). Simultaneous monitoring of the emission lines of As, Cu, Fe and Zn in the column effluent allowed us to determine the elution of arsenobetaine relative to that of the major Cu, Fe and Zn-containing metalloproteins. Over the investigated time period, a single As peak eluted near the inclusion volume on two different SEC columns with fractionation ranges of 600-10 KDa and 7000-100 Da. These results indicate that arsenobetaine did not bind to plasma proteins and that SEC-ICP-AES is a useful tool to rapidly probe toxicologically and pharmacologically-relevant interactions between organometalloid compounds and mammalian blood plasma constituents in vitro.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».