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Enregistrement W2558680576 · doi:10.1021/acs.jpcb.6b10366

Binding Affinity of Inorganic Mercury and Cadmium to Biomimetic Erythrocyte Membranes

2016· article· en· W2558680576 sur OpenAlexafffund
Mohamed Hassanin, Evan Kerek, Michael Chiu, Max Anikovskiy, Elmar J. Prenner

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Physical Chemistry B · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMembraneIsothermal titration calorimetryChemistryCadmiumPhosphatidylserinePhosphatidylcholinePhosphatidylethanolamineMercury (programming language)Biological membraneMetalInorganic chemistryBiophysicsBiochemistryOrganic chemistryPhospholipid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inorganic mercury and cadmium are becoming increasingly prevalent due to industrial activity and have been linked to cardiovascular disease and diabetes. The binding affinity of Hg, Cd, and their mixtures to biomimetic erythrocyte membranes was investigated by isothermal titration calorimetry in physiologically relevant media (100 mM NaCl, pH 7.4, 37 °C). The thermodynamic parameters were not expressed per mole of lipid but as metals binding to liposomes. To our knowledge, this method is novel and provides a more intuitive approach to understand such interactions. The results demonstrated that Hg interacted with membranes in the following order: PC (phosphatidylcholine) > 85:15 PC/PE (phosphatidylethanolamine) > 85:15 PC/PS (phosphatidylserine), with the binding constants ranging from 10 to 233 M –1 . In contrast, Cd interacted most readily with negatively charged PC/PS membranes but not with the remaining systems. Metal mixtures bind less to PC/PE membranes than the individual constituents. The large entropy contribution from these interactions suggests possible water release and/or reorganization upon Hg and Cd binding to membranes. ζ-Potential data indicate that the process may be electrostatically driven. It is imperative to consider the chemical speciation of these metals in the presence of chloride to better understand metal–lipid interactions and their impact on biomembranes.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,260

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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