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Enregistrement W1785550449 · doi:10.1002/0471140856.tx0105s56

The Use of Fish‐Derived Cell Lines for Investigation of Environmental Contaminants: An Update Following OECD's Fish Toxicity Testing Framework No. 171

2013· article· en· W1785550449 sur OpenAlexaff
Vivian R. Dayeh, Niels C. Bols, Katrin Tanneberger, Kristin Schirmer, Lucy E. J. Lee

Notice bibliographique

RevueCurrent Protocols in Toxicology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensUniversity of the Fraser ValleyUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFish <Actinopterygii>ToxicityContaminationEnvironmental scienceEnvironmental chemistryFisheryBiologyChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Protocols for evaluating chemical toxicity at the cellular level using fish cell lines are described in this unit. Routine methodologies for growing salmonid cell lines, and using them in aquatic toxicology studies that support the mandate of the Organization for Economic Co-operation and Development (OECD) to reduce the use of whole animals in toxicity testing, are presented. Rapid, simple, cost-effective tests evaluating viability of cells with three indicator dyes per sample provides a broad overview of the sensitivity of cells to chemical contaminants. This fluorometric assay involves: (1) alamar blue for metabolic activity, (2) CFDA-AM for membrane integrity, and (3) neutral red for lysosomal function. These protocols are conveniently performed in semi-unison within the same multiwell plates and read at three different wavelengths. Detailed step-by-step descriptions of the assays, parameters to consider, troubleshooting, and guidelines for data interpretation are provided as essential tools for investigating environmental aquatic contaminants at the cellular level.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,005

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,239 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations63
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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