Deoxygenation Affects Composition of Membrane-Bound Proteins in Human Erythrocytes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: ATP release from erythrocyte plays a key role in hypoxia-induced elevation of blood flow in systematic circulation. We have previously shown that hemolysis contributes to erythrocyte ATP release triggered by several stimuli, including hypoxia, but the molecular mechanisms of hypoxia-increased membrane fragility remain unknown. METHODS: In this study, we compared the action of hypoxia on hemolysis, ATP release and the composition of membrane-bound proteins in human erythrocytes. RESULTS: Twenty minutes incubation of human erythrocytes in the oxygen-free environment increased the content of extracellular hemoglobin by ∼1.5 fold. Paired measurements of hemoglobin and ATP content in the same samples, showed a positive correlation between hemolysis and ATP release. Comparative analysis of SDS-PAGE electrophoresis of erythrocyte ghosts obtained under control and deoxygenated conditions revealed a ∼2-fold elevation of the content of membrane-bound protein with Mr of ∼60 kDa. CONCLUSION: Deoxygenation of human erythrocytes affects composition of membrane-bound proteins. Additional experiments should be performed to identify the molecular origin of 60 kDa protein and its role in the attenuation of erythrocyte integrity and ATP release in hypoxic conditions.
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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 ».