Physioxic human cell culture improves viability, metabolism, and mitochondrial morphology while reducing DNA damage
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Multicellular organisms balance oxygen delivery and toxicity by having oxygen pass through several barriers before cellular delivery. In human cell culture, these physiologic barriers are removed, exposing cells to higher oxygen levels. Human cells cultured in ambient air may appear normal, but this is difficult to assess without a comparison at physiologic oxygen. Here, we examined the effects of culturing human cells throughout the spectrum of oxygen availability on oxidative damage to macromolecules, viability, proliferation, the antioxidant and DNA damage responses, metabolism, and mitochondrial fusion and morphology. We surveyed 4 human cell lines cultured for 3 d at 7 oxygen conditions between 1 and 21% O 2 . We show that oxygen levels and cellular benefit are not inversely proportional, but the benefit peaks within the physioxic range. Normoxic cells are in a perpetual state of responding to damaged macromolecules and mitochondrial networks relative to physioxic cells, which could compromise an investigation. These data contribute to the concept of an optimal oxygen availability for cell culture in the physioxic range where the oxygen is not too high to reduce oxidative damage, and not too low for efficient oxidative metabolism, but just right: the Goldiloxygen zone.—Timpano, S., Guild, B. D., Specker, E. J., Melanson, G., Medeiros, P. J., Sproul, S. L. J., Uniacke, J. Physioxic human cell culture improves viability, metabolism, and mitochondrial morphology while reducing DNA damage. FASEB J. 33, 5716–5728 (2019). www.fasebj.org
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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) | 0,003 | 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 ».