Evidence of hydrocarbon nanodrops in highly ordered stratum corneum model membranes
Notice bibliographique
Résumé
The stratum corneum (SC), the top layer of skin, dictates the rate of both water loss through the skin and absorption of exogenous molecules into the body. The crystalline organization of the lipids in the SC is believed to be a key feature associated with the very limited permeability of the skin. In this work, we characterized the organization of SC lipid models that include, as in native SC, cholesterol, a series of FFAs (saturated with C16-C24 chains), as well as a ceramide bearing an oleate chain-linked to a very long saturated acyl chain [ N -melissoyl-oleoyloxy hexacosanoyl-D- erythro -sphingosine (Cer EOS)]. The latter is reported to be essential for the native SC lipid organization. Our 2 H-NMR, infrared, and Raman spectroscopy data reveal that Cer EOS leads to the formation of highly disordered liquid domains in a solid/crystalline matrix. The lipid organization imposes steric constraint on Cer EOS oleate chains in such a way that these hydrocarbon nanodroplets remain in the liquid state down to −30°C. These findings modify the structural description of the SC substantially and propose a novel role of Cer EOS, as this lipid is a strong modulator of SC solid/liquid balance.
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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 ».