A Polymeric Nanocarrier Platform for Rapid and Precise Fatty Acid Tracing in Cells
Notice bibliographique
Résumé
Stable isotope tracing provides insights into metabolism by tracking the movement of isotopically labeled precursors through metabolic networks. Fatty acid tracers, such as uniformly labeled 13 C-palmitate, are used to study lipid biosynthesis, energy storage, and/or signaling. These tracers are complexed with BSA to improve solubility; yet, this approach is limited by transport bottlenecks, toxicity, and immunogenicity. Here, we developed biodegradable nanocarriers that improve hydrophobic tracer delivery and benchmarked performance against BSA with metabolomics and lipidomics. Nanocarriers accumulated U– 13 C-palmitate to higher intracellular levels, and more rapidly, than BSA-conjugated controls. Once inside the cell, nanocarrier-delivered tracers exhibited first-order depletion kinetics, ensuring predictable and efficient metabolism. In contrast, BSA produced delayed or biphasic tracer depletion due to transport limitations, which hindered the bioavailability. Entrance of nanocarrier-delivered U– 13 C-palmitate into the cellular metabolic network manifested through 13 C-labeled desaturated and elongated fatty acids and incorporation into complex lipids without material-mediated aberrations. Our results demonstrate that nanocarrier-assisted tracing captures key metabolic trends with enhanced labeling while overcoming limitations of BSA-mediated delivery. This versatile, customizable platform enables opportunities for metabolic tracing in complex systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».