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Enregistrement W2398895954 · doi:10.1111/rda.12702

Fusion of Boar Sperm with Nanoliposomes Prepared from Synthetic Phospholipids

2016· article· en· W2398895954 sur OpenAlexafffund
Vanmathy Kasimanickam, MM Buhr

Notice bibliographique

RevueReproduction in Domestic Animals · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSperm and Testicular Function
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésSphingomyelinPhosphatidylethanolamineSpermPhosphatidylserineLipid bilayer fusionBOARCapacitationLiposomePhosphatidylcholineMembraneAcrosomeBiologyBiochemistryChemistryCell biologyPhospholipidBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liposomes are artificial membrane vesicles that can be used to test and model the functions and interactions of various biological membranes, or as a carrier system to deliver biologically active substances into the cells, or to incorporate lipids into the plasma membrane of target cells to modify membrane structure-function relationships. Sperm plasma membrane undergoes lipid modification during maturation in epididymis and during capacitation in the female reproductive tract to facilitate fertilization. Natural variation in the amounts and composition of lipids in the sperm plasma membrane may also contribute to the species-specific sperm sensitivities to handling and storage conditions. Boar sperm are notoriously susceptible to membrane damage and are resistant to compositional alteration by artificial liposomes. This study used flow cytometry to demonstrate stable incorporation of nanoliposomes prepared from a complex mixture of various phospholipids (phosphatidylcholine : phosphatidylethanolamine : sphingomyelin : phosphatidylserine : phosphatidylinositol) with high fusion efficiency. Over 90% of sperm rapidly took up fluorescently labelled liposomes and retained the lipids for at least 60 min, in a significant time- and concentration-dependent manner. This unique fusion efficacy could be used to alter sperm plasma membrane composition and hence membrane-based functional responses.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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