The Effect of Oxygen and Micronutrient Composition of Cell Growth Media on Cancer Cell Bioenergetics and Mitochondrial Networks
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle