MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1956302597 · doi:10.1039/c5mt00145e

Interaction of mercury and selenium in the larval stage zebrafish vertebrate model

2015· article· en· W1956302597 sur OpenAlexafffund
Tracy C. MacDonald, Małgorzata Korbas, Ashley K. James, Nicole J. Sylvain, Mark J. Hackett, Susan Nehzati, Patrick H. Krone, Graham N. George, Ingrid J. Pickering

Notice bibliographique

RevueMetallomics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensCanadian Light Source (Canada)University of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research FoundationUniversity of Saskatchewan
Mots-clésMercury (programming language)ZebrafishSeleniumVertebrateLarvaStage (stratigraphy)BiologyChemistryEcologyComputer scienceGeneticsPaleontologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The compounds of mercury can be more toxic than those of any other non-radioactive heavy element. Despite this, environmental mercury pollution and human exposure to mercury are widespread, and are increasing. While the unusual ability of selenium to cancel the toxicity of mercury compounds has been known for nearly five decades, only recently have some aspects of the molecular mechanisms begun to be understood. We report herein a study of the interaction of mercury and selenium in the larval stage zebrafish, a model vertebrate system, using X-ray fluorescence imaging. Exposure of larval zebrafish to inorganic mercury shows nano-scale structures containing co-localized mercury and selenium. No such co-localization is seen with methylmercury exposure under similar conditions. Micro X-ray absorption spectra support the hypothesis that the co-localized deposits are most likely comprised of highly insoluble mixed chalcogenide HgSxSe(1-x) where x is 0.4-0.9, probably with the cubic zincblende structure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,234 · 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
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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMetallomicsMême sujetMercury impact and mitigation studiesTravaux en français237 207