The degree and position of phosphorylation determine the impact of toxic and trace metals on phosphoinositide containing model membranes
Notice bibliographique
Résumé
This work assessed effects of metal binding on membrane fluidity, liposome size, and lateral organization in biomimetic membranes composed of 1 mol% of selected phosphorylated phosphoinositides in each system. Representative examples of phosphoinositide phosphate, bisphosphate and triphosphate were investigated. These include phosphatidylinositol-(4,5)-bisphosphate, an important signaling lipid constituting a minor component in plasma membranes whereas phosphatidylinositol-(4,5)-bisphosphate clusters support the propagation of secondary messengers in numerous signaling pathways. The high negative charge of phosphoinositides facilitates electrostatic interactions with metals. Lipids are increasingly identified as toxicological targets for divalent metals, which potentially alter lipid packing and domain formation. Exposure to heavy metals, such as lead and cadmium or elevated levels of essential metals, like cobalt, nickel, and manganese, implicated with various toxic effects were investigated. Phosphatidylinositol-(4)-phosphate and phosphatidylinositol-(3,4,5)-triphosphate containing membranes are rigidified by lead, cobalt, and manganese whilst cadmium and nickel enhanced fluidity of membranes containing phosphatidylinositol-(4,5)-bisphosphate. Only cobalt induced liposome aggregation. All metals enhanced lipid clustering in phosphatidylinositol-(3,4,5)-triphosphate systems, cobalt in phosphatidylinositol-(4,5)-bisphosphate systems, while all metals showed limited changes in lateral film organization in phosphatidylinositol-(4)-phosphate matrices. These observed changes are relevant from the biophysical perspective as interference with the spatiotemporal formation of intricate domains composed of important signaling lipids may contribute to metal toxicity.
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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 ».