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Enregistrement W2586035024 · doi:10.1021/acs.bioconjchem.7b00056

Yeast Populations Evolve to Resist CdSe Quantum Dot Toxicity

2017· article· en· W2586035024 sur OpenAlexafffund
Alexandra Strtak, S. Sathiamoorthy, Peter S. Tang, Kim M. Tsoi, Fayi Song, James B. Anderson, Warren C. W. Chan, Jumi A. Shin

Notice bibliographique

RevueBioconjugate Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCalifornia HIV/AIDS Research Program
Mots-clésSaccharomyces cerevisiaeQuantum dotChemistryYeastCellNanotechnologyNanomaterialsResistGeneNanoparticleDNACell biologyBiophysicsBiochemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Engineered nanomaterials are used globally in biomedical, electronic, and optical devices, and are often discarded into the environment. Cell culture experiments have shown that many inorganic nanoparticles are toxic to eukaryotic cells. Here, we show that populations of eukaryotic cells can evolve to survive chronic exposure to toxic CdSe semiconductor quantum dots (QDs). We grew yeast Saccharomyces cerevisiae for 24 days in liquid medium containing QDs prepared daily at half the minimum inhibitory concentration (MIC 50 ) of the progenitor yeast cells. After 24 days, the cells grew normally under constant exposure to QDs. We concluded that these cells evolved to resist QD toxicity. Surprisingly, when we removed QDs from the growth medium, some of the evolved cells grew poorly, i.e., they grew better in the presence of QDs. Finally, genetic analysis confirmed that the ubiquitin ligase gene bul 1 was mutated in the evolved cells, which suggests that this gene may be implicated in increased CdSe QD tolerance. This study shows that chronic exposure to QDs can exert selective pressure causing irreversible genetic changes leading to adaptation.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,231 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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