Simple Silica Column–Based Method to Quantify Inorganic Polyphosphates in Cartilage and Other Tissues
Notice bibliographique
Résumé
Objective. Inorganic polyphosphates (polyP) play a multitude of roles in mammalian biology. PolyP research is hindered by the lack of a simple and sensitive quantification method. The aim of this study was to develop a robust method for quantifying the low levels of polyP in mammalian tissue such as cartilage, which is rich in macromolecules that interfere with its determination. Design. Native and in vitro formed tissues were digested with proteinase K to release sequestrated polyP. The tissue digest was loaded on to silica spin columns, followed by elution of bound polyP and various treatments were assessed to minimize non-polyP fluorescence. The eluent was then quantified for polyP content using fluorometry based on DAPI (4′,6-diamidino-2-phenylindole) fluorescence shift occurring with polyP. Results. Proteinase K pretreatment reduced the inhibitory effect of proteins on polyP recovery. The eluent was contaminated with nucleic acids and glycosaminoglycans, which cause extraneous fluorescence signals. These were then effectively eliminated by nucleases treatment and addition of concentrated Tris buffer. PolyP levels were quantified and recovery ratio determined using samples spiked with a known amount of polyP. This silica spin column method was able to recover at least 80% of initially loaded polyP, and detect as little as 10 −10 mol. Conclusions. This sensitive, reproducible, easy to do method of quantifying polyP will be a useful tool for investigation of polyP biology in mammalian cells and tissues. Although the protocol was developed for mammalian tissues, this method should be able to quantify polyP in most biological sources, including fluid samples such as blood and serum.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».