The Effect of Oxygen and Micronutrient Composition of Cell Growth Media on Cancer Cell Bioenergetics and Mitochondrial Networks
Notice bibliographique
Résumé
Cancer cell culture is routinely performed under superphysiologic O2 levels and in media such as Dulbecco’s Modified Eagle Medium (DMEM) with nutrient composition dissimilar to mammalian extracellular fluid. Recently developed cell culture media (e.g., Plasmax, Human Plasma-Like Medium (HPLM)), which are modeled on the metabolite composition of human blood plasma, have been shown to shift key cellular activities in several cancer cell lines. Similar effects have been reported with respect to O2 levels in cell culture. Given these observations, we investigated how media composition and O2 levels affect cellular energy metabolism and mitochondria network structure in MCF7, SaOS2, LNCaP, and Huh7 cells. Cells were cultured in physiologic (5%) or standard (18%) O2 levels, and in physiologic (Plasmax) or standard cell culture media (DMEM). We show that both O2 levels and media composition significantly affect mitochondrial abundance and network structure, concomitantly with changes in cellular bioenergetics. Extracellular acidification rate (ECAR), a proxy for glycolytic activity, was generally higher in cells cultured in DMEM while oxygen consumption rates (OCR) were lower. This effect of media on energy metabolism is an important consideration for the study of cancer drugs that target aspects of energy metabolism, including lactate dehydrogenase activity.
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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 ».