Lipid Structure Determines the Differential Impact of Single Metal Additions and Binary Mixtures of Manganese, Calcium and Magnesium on Membrane Fluidity and Liposome Size
Notice bibliographique
Résumé
Unilamellar vesicles of the biologically relevant lipids phosphatidic acid (PA) and phosphatidylserine (PS) with fully saturated (DM-) or partly unsaturated (PO-) acyl side chains were exposed to Ca, Mn and Mg in single metal additions; in equimolar mixtures or by sequential additions of one metal at a time. Laurdan generalized polarization measured the membrane fluidity, while dynamic light scattering reported liposome size changes complemented by zeta potential. All metals induced membrane rigidity and increased liposome sizes across all systems. Mn had the strongest effect overall, but Mg was comparable for DMPS. Lipid side chain architecture was important as GP values for binary mixtures were higher than expected from the sum of values for single additions added to POPS but smaller for DMPS. Sequential additions were predominantly different for Ca:Mg mixtures. Mn induced the strongest increase of liposome size in saturated lipids whereas Ca effects dominated unsaturated matrices. Binary additions induced larger sizes than the sum of single additions for POPS, but much lower changes in DMPA. The order of addition was relevant for PS systems. Thus, lipid structure determines metal effects, but their impact is modulated by other ions. Thus, metal effects may differ with the local lipid architecture and metal concentrations within cells.
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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 ».