Polydimethylsiloxane Permeability-Based Method for the Continuous and Specific Detection of Hydrogen Sulfide
Notice bibliographique
Résumé
Hydrogen sulfide (H(2)S) is known to play a physiological role in processes as diverse as vasodilation, maintenance of vascular tone, neurotransmission, and immune response. The multitude of physiological functions in which H(2)S is involved warrants the development of useful methods for its detection. Here, we introduce a simple and continuous H(2)S detection method that exploits the relatively high polydimethylsiloxane (PDMS) permeability of H(2)S in comparison to other thiols typically encountered in the cellular milieu. In this method, 96-well inserts constructed of PDMS act as an H(2)S-permeable membrane, eliminating nonspecific thiol detection. This design also makes it possible to use virtually any available thiol-specific probe such as Ellman's reagent which was used here to detect H(2)S once it crossed the PDMS membrane. Utilizing this method, a detection limit of 9.2 ± 1.9 ppb(m) (parts per billion (by mole) or ~0.51 μM in 1.6 mL of buffer) free H(2)S (detected as solution sulfide) was achieved. In addition, the assay was used to determine K(M) and V(max) for natural substrates of cystathionine γ-lyase (CSE), the main enzyme responsible for H(2)S production in peripheral tissues. The K(M) and V(max) of CSE for cysteine were 3.79 ± 2.07 mM and 0.37 ± 0.02 nmol H(2)S/min, respectively. K(M) and V(max) for homocysteine were 6.90 ± 1.78 mM and 1.10 ± 0.19 nmol H(2)S/min, respectively. In addition, the assay was used to examine the potential for a direct interaction of H(2)S and NO. The levels of detected H(2)S decreased in the presence of NO under normoxia but not under anoxia indicating that H(2)S does not react with NO but with N(2)O(3) likely formed in the hydrophobic environment of PDMS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».