Optimization of a subcellular metal fractionation method for fish liver: Homogenization, subcellular separation, and trial isolation of nuclear materials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The subcellular compartmentalization of metals within aquatic organisms reflects their internal behavior after metal uptake and can provide important information about their potential toxicity. Commonly, the fractionation protocol used to determine subcellular metal partitioning in aquatic organisms consists of mechanically homogenizing the tissue, separating subcellular components into fractions by differential centrifugation and heat‐denaturation steps, and determining the amount of metals associated with each fraction. However, the accurate separation of subcellular cell components is challenging and the nature and purity of the operationally defined subcellular fractions are rarely assessed. In the absence of this type of validation, however, the interpretation of subcellular metal fractionation results could be compromised. The aim of the present study was to adjust a subcellular fractionation protocol for the liver of field‐collected fish and to test the adjusted protocol using fraction‐specific enzyme markers. Overall, our results illustrate the need to optimize fractionation procedures when studying a new species or organ. In the course of this study, the categorization of some fractions was revised in accordance with the enzymatic results obtained, in order to yield a more credible subcellular fraction distribution scheme. In addition, trial assays aimed at isolating nuclear materials from the cellular debris were conducted, using DNA as a marker for nuclear material. Tested protocols failed to isolate the nuclei and results suggested that nuclei were probably trapped by disrupted cellular membranes. Recommendations on how to improve future subcellular fractionation studies on freshwater fish are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».