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Enregistrement W2168627804 · doi:10.1039/c4sm00372a

Acetylsalicylic acid (ASA) increases the solubility of cholesterol when incorporated in lipid membranes

2014· article· en· W2168627804 sur OpenAlexaff
Richard J. Alsop, Matthew A. Barrett, Songbo Zheng, Hannah Dies, Maikel C. Rheinstädter

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneMembrane fluidityCholesterolChemistryLipid bilayerSolubilityBiophysicsBiochemistryOrganic chemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cholesterol has been well established as a mediator of cell membrane fluidity. By interacting with lipid tails, cholesterol causes the membrane tails to be constrained thereby reducing membrane fluidity, well known as the condensation effect. Acetylsalicylic acid (ASA), the main ingredient in aspirin, has recently been shown to increase fluidity in lipid bilayers by primarily interacting with lipid head groups. We used high-resolution X-ray diffraction to study both ASA and cholesterol coexisting in model membranes of dimyristoylphosphatidylcholine (DMPC). While a high cholesterol concentration of 40 mol% cholesterol leads to the formation of immiscible cholesterol bilayers, as was reported previously, increasing the amount of ASA in the membranes between 0 to 12.5 mol% was found to significantly increase the fluidity of the bilayers and dissolve the cholesterol plaques. We, therefore, present experimental evidence for an interaction between cholesterol and ASA on the level of the cell membrane at elevated levels of cholesterol and ASA.

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 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,467

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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