Expression of freeze‐responsive proteins, Fr10 and Li16, from freeze‐tolerant frogs enhances freezing survival of BmN insect cells
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».