Chill injury in human kidney tubule cells after subzero storage is not mitigated by antifreeze protein addition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract By preventing freezing, antifreeze proteins (AFPs) can permit cells and organs to be stored at subzero temperatures. As metabolic rates decrease with decreasing temperature, subzero static cold storage (SCS) could provide more time for tissue matching and potentially lead to fewer discarded organs. Human kidneys are generally stored for under 24 h and the tubule epithelium is known to be particularly sensitive to SCS. Here, telomerase-immortalized proximal-tubule epithelial cells from humans, which closely resemble their progenitors, were used as a proxy to assess the potential benefit of subzero SCS for kidneys. The effects of hyperactive AFPs from a beetle and Cryostasis Storage Solution were compared to University of Wisconsin Solution at standard SCS temperatures (4 °C) and at −6 °C for up to six days. Although the AFPs helped guard against freezing, lower storage temperatures under these conditions were not beneficial. Compared to cells at 4 °C, those stored at −6 °C showed decreased viability as well as increased lactate dehydrogenase release and apoptosis. This suggests that this kidney cell type might be prone to chilling injury and that the addition of AFPs to enable subzero storage may not be effective for increasing storage times.
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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) | 0,002 | 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 ».