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Enregistrement W1964249678 · doi:10.1080/15287390590956560

Biochemical Markers of Neurotoxicity in Wildlife and Human Populations: Considerations for Method Development

2005· article· en· W1964249678 sur OpenAlexaff
Christopher J. Stamler, Niladri Basu, Hing Man Chan

Notice bibliographique

RevueJournal of Toxicology and Environmental Health · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePrimate Behavior and Ecology
Établissements canadiensSte. Anne's HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinkNeurochemicalNeurotoxicityHuman brainBiologyReceptorChemistryInternal medicineEndocrinologyBiochemistryMedicineNeuroscienceToxicityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Disruption of neurochemical parameters in blood and brain tissues can be used as early biomarkers of neurotoxicity in human and wildlife epidemiological studies. To investigate the feasibility of biomarker measurements in field samples obtained from remote locations, tissue storage limits were determined with human blood and mink cortex tissue using efficient and cost-effective microplate assays. Results show that isolated blood platelets and plasma can be stored at 4°C for 4 wk before measurement of monoamine oxidase (MAO) and cholinesterase (ChE) activities, while human lymphocytes can be stored at 4°C for up to 2 d before muscarinic acetylcholine (mACh) receptor binding analysis. Blood cells stored frozen resulted in decreased MAO activity and mACh receptor function. These data suggest that mink brain tissue obtained from field samples can be stored at various temperatures without affecting dopamine (D2) and mACh receptor densities; however, MAO and ChE activities were most stable in samples stored in a −20°C domestic freezer or at 4°C. Multiple freeze/thaw cycles alter mACh and D2 receptors and MAO activity in mink cortex samples and should therefore be minimized. In conclusion, these neurochemical biomarkers can efficiently be measured in large human and wildlife neurotoxicity studies, provided proper storage conditions are maintained. This study was financially supported by the Collaborative Mercury Research Network (COMERN) and the Natural Science and Engineering Research Council (NSERC) of Canada. C. J. Stamler and N. Basu are both recipients of NSERC postgraduate fellowships. We also thank Mary Gamberg (Gamberg Consulting, Whitehorse, Yukon Territory) and Dr. Steven J. Bursian (Michigan State University, East Lansing) for kind donation of mink tissues. Assistance by Donna Leggee, Leah Tivoli, Kovana M. Loua, and Stephanie Bailey is greatly appreciated.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations34
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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