Revue Scientifique et Technique: Diseases of poultry: World trade and public health implications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The identity of glycoproteins in stimulated normal human tears was investigated by sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE) of tears onto minigels, blotting, and subsequent incubation with different biotinylated lectins (concanavalin A [Con A], peanut agglutinin [PNA], glycine max agglutinin [SBA], Phaseolus vulgaris agglutinin, wheat germ agglutinin [WGA, native form], Artocarpus integrifolia agglutinin [Jacalin], and Pisum sativum agglutinin). Control proteins included purified secretory immunoglobulin A (sIgA) from human colostrum, human milk lactoferrin, and chicken-egg lysozyme. All samples were prepared in a denaturing (SDS) buffer under nonreducing and reducing conditions. The sIgA in tears and IgA (alpha) heavy chain fragments (reduced sample) were identified with most of the lectins tested. A particular high molecular weight (greater than 200 kD) protein fraction in tears that just entered the separation gel on SDS-PAGE was detected with WGA and Jacalin. This fraction stain poorly with silver. Tear lactoferrin was identified with all lectins used, although binding was low with SBA. Purified milk lactoferrin showed a poor reaction with Jacalin, but a protein in tears of similar mobility bound this lectin (nonreduced samples). Under both nonreducing and reducing conditions, tear-specific prealbumin in tears did not bind any of the lectins tested. Tear lysozyme only reacted with lectin after reduction. The techniques described may provide additional valuable information in addition to commonly used methods for tear protein analysis and further knowledge concerning the role of glycoproteins on the ocular surface.
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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 découle