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Enregistrement W4210467358 · doi:10.3389/fphys.2022.828087

Inductively-Coupled Plasma Mass Spectrometry–Novel Insights From an Old Technology Into Stressed Red Blood Cell Physiology

2022· article· en· W4210467358 sur OpenAlexaff
Daniel Stephenson, Travis Nemkov, Syed M. Qadri, William P. Sheffield, Angelo D’Alessandro

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensMcMaster UniversityCanadian Blood ServicesOntario Tech University
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésChemistryIntracellularExtracellularInductively coupled plasma mass spectrometrySodiumBiochemistryCalciumCalcium metabolismPotassiumBiophysicsMass spectrometryChromatographyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Ion and metal homeostasis are critical to red blood cell physiology and Inductively Coupled Plasma (ICP) is a decades old approach to pursue elemental analysis. Recent evolution of ICP has resulted in its coupling to mass spectrometry (MS) instead of atomic absorption/emission. Methods Here we performed Inductively-coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) measurements of intra- and extra-cellular Na, K, Ca, Mg, Fe, and Cu in red blood cells undergoing ionic, heat, or starvation stress. Results were correlated with Ca measurements from other common platforms (e.g., fluorescence-based approaches) and extensive measurements of red blood cell metabolism. Results All stresses induced significant intra- and extracellular alterations of all measured elements. In particular, ionomycin treatment or hypertonic stress significantly impacted intracellular sodium and extracellular potassium and magnesium levels. Iron efflux was observed as a function of temperatures, with ionic and heat stress at 40°C causing the maximum decrease in intracellular iron pools and increases in the supernatants. Strong positive correlation was observed between calcium measurements via ICP-MS and fluorescence-based approaches. Correlation analyses with metabolomics data showed a strong positive association between extracellular calcium and intracellular sodium or magnesium levels and intracellular glycolysis. Extracellular potassium or iron were positively correlated with free fatty acids (especially mono-, poly-, and highly-unsaturated or odd-chain fatty acid products of lipid peroxidation). Intracellular iron was instead positively correlated with saturated fatty acids (palmitate, stearate) and negatively with methionine metabolism (methionine, S-adenosylmethionine), phosphatidylserine exposure and glycolysis. Conclusion In the era of omics approaches, ICP-MS affords a comprehensive characterization of intracellular elements that provide direct insights on red blood cell physiology and represent meaningful covariates for data generated via other omics platforms such as metabolomics.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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