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Enregistrement W2149552056 · doi:10.1096/fj.13-230573

Expression of freeze‐responsive proteins, Fr10 and Li16, from freeze‐tolerant frogs enhances freezing survival of BmN insect cells

2013· article· en· W2149552056 sur OpenAlexafffund
Kyle K. Biggar, Eiji Kotani, Toshiharu Furusawa, Kenneth B. Storey

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePhysiological and biochemical adaptations
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInsectCell biologyBiologyZoologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To date, two novel freeze-responsive proteins, Fr10 and Li16, have been discovered in the wood frog, Rana sylvatica, and likely support freezing survival. Although previous studies have established tissue distribution of each protein, there have been no studies that explore their functional consequences in intolerant cells. To assess the ability of Fr10 and Li16 to confer freeze tolerance, we transfected each protein into a freeze-intolerant silkworm cell line (BmN). Selected controls were the transfection of an unrelated protein (CAT) and a no-transfection sample. Li16 and Fr10 showed 1.8 ± 0.1- and 1.7 ± 0.2-fold, respectively, greater survival after freezing at -6°C for 1 h than did transfection controls. To investigate how these novel proteins protect cells from freezing damage, protein structures were predicted from primary amino acid sequences. Analysis of the structures indicated that Fr10 is a secreted protein and may be a new type IV antifreeze protein, whereas Li16 may have intracellular membrane associated functions. This study shows that freezing protection can be provided to intolerant cells by the overexpression of transfected Li16 and Fr10 frog proteins. Results from this study will provide new insights into adapting intolerant cells for medical organ cryoprotection using a natural vertebrate model of tolerance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,191 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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