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Enregistrement W2616494871 · doi:10.1186/s12896-017-0364-3

Ultrasound and microbubble induced release from intracellular compartments

2017· article· en· W2616494871 sur OpenAlexafffund
Farah Hussein, Costin N. Antonescu, Raffi Karshafian

Notice bibliographique

RevueBMC Biotechnology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésIntracellularEndosomeExocytosisSonoporationEndocytosisCell biologyExtracellularBiologyCytoplasmLysosomeMicrobubblesCell membraneInternalizationCellBiophysicsMembraneBiochemistryUltrasound

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ultrasound and microbubbles (USMB) have been shown to enhance the intracellular uptake of molecules, generally thought to occur as a result of sonoporation. The underlying mechanism associated with USMB-enhanced intracellular uptake such as membrane disruption and endocytosis may also be associated with USMB-induced release of cellular materials to the extracellular milieu. This study investigates USMB effects on the molecular release from cells through membrane-disruption and exocytosis. RESULTS: USMB induced the release of 19% and 67% of GFP from the cytoplasm in viable and non-viable cells, respectively. Tfn release from early/recycling endosomes increased by 23% in viable cells upon USMB treatment. In addition, the MFI of LAMP-1 antibody increased by 50% in viable cells, suggesting USMB-stimulated lysosome exocytosis. In non-viable cells, labeling of LAMP-1 intracellular structures in the absence of cell permeabilization by detergents suggests that USMB-induced cell death correlates with lysosomal permeabilization. CONCLUSIONS: In conclusion, USMB enhanced the molecular release from the cytoplasm, lysosomes, and early/recycling endosomes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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