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Enregistrement W4220930590 · doi:10.1101/2022.03.05.483010

Meta-analysis and experimental re-evaluation of the Boyle van ‘t Hoff relation with osmoregulation modelled by linear elastic principles and ion-osmolyte leakage

2022· preprint· en· W4220930590 sur OpenAlexaff
Dominic Olver, Iqra Azam, James D. Benson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueErythrocyte Function and Pathophysiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsmolyteTurgor pressureChemistryOsmotic pressureBiological systemBiophysicsMathematicsMaterials scienceBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this study we challenge the paradigm of using the Boyle van ’t Hoff (BvH) relation to relate cell size as a linear function of inverse extracellular osmotic pressure for short time periods (~5 to 30 mins). We present alternative models that account for mechanical resistance (turgor model) and ion-osmolyte leakage (leak model), which is not accounted for by the BvH relation. To test the BvH relation and the alternative models, we conducted a meta-analysis of published BvH datasets, as well as new experiments using a HepG2 cell line. Our meta-analysis showed that the BvH relation may be assumed of the hypertonic region but cannot be assumed a priori over the hyper- and hypotonic region. Both alternative models perform better than the BvH relation but are nearly indistinguishable when plotted. The return to isotonic conditions plot indicated neither alternative model accurate predicts return volumes for HepG2 cells. However, a combined turgor-leak model accurately predicts both the BvH plot and the return to isotonic conditions plot. Moreover, this turgor-leak model provides a facile method to estimate the membrane-cortex Young’s modulus and the cell membrane permeability to intracellular ions/osmolytes during periods of osmotic challenge, and predicts a novel passive method of volume regulation without the need for ion pumps.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,062
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,102
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0620,102
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,039
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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