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Enregistrement W4413498108 · doi:10.1002/anie.202510959

A Fluorogenic Hydrazino‐Pictet–Spengler Reaction in Live Cells

2025· article· en· W4413498108 sur OpenAlexafffund
Kaleena Basran, Nathan W. Luedtke

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueMolecular Sensors and Ion Detection
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada First Research Excellence FundCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryAldehydeFluorescenceEndoplasmic reticulumFluorophoreAqueous solutionLipid peroxidationQuantum yieldMicelleAqueous mediumBiophysicsBiochemistryPhotochemistryOxidative stressOrganic chemistryCatalysisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lipid peroxidation generates diverse aldehydic lipids associated with oxidative stress and signaling, yet methodologies capable of their detection in live cells are currently lacking. Here, we report a fluorogenic hydrazino-Pictet-Spengler (HIPS) probe for lipidic aldehydes "FLipA-HIPS" that generates bright, wash-free fluorescent reaction products in vitro and in cellulo. FLipA-HIPS is essentially nonfluorescent but reacts with aldehydes to give an environmentally sensitive fluorophore with a higher quantum yield in SDS micelles as compared to aqueous buffer alone. FLipA-HIPS reacts with lipidic aldehydes to give 10- to 25-fold higher fluorescence intensities than reactions containing either short-chain aliphatic or aromatic aldehydes in aqueous buffer. Confocal microscopy shows that live cells pretreated with potassium bromate or the aldehydic phospholipid "POVPC" display rapid and selective FLipA-HIPS staining that co-localizes with the endoplasmic reticulum (ER), consistent with the ER's known role in accumulating lipidic aldehydes. These results demonstrate that HIPS reactions can exhibit useful fluorogenic properties for aldehyde biosensing applications in live cells.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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