Detecting p53 family proteins in haemocytic leukemia cells of<i>Mytilus edulis</i>from Pictou Harbour, Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Evaluating patterns of expression of p53-related proteins in cells is a novel approach in defining environmentally linked diseases. We have examined the induction of haemocytic leukemia in Mytilus edulis by municipal and industrial contaminants in Pictou Harbour, Nova Scotia, Canada. We used a murine monoclonal antibody, 1E10, as a diagnostic reagent to detect leukemic cells. We first characterized the reactivity of 1E10 with both normal and leukemic Mytilus haemocytes by confocal microscopy. We then compared p53 gene family expression (p53, p63p73, and p97) in normal versus leukemic haemocytes using a panel of monoclonal and polyclonal antibodies to p53 family proteins. The immunochemical data demonstrate that haemocytic leukemia cells of M. edulis differentially express p63p73 and p97p120 proteins. We subsequently used 1E10 to diagnose haemocytic leukemia in 500 M. edulis previously deployed 6 months earlier in Pictou Harbour. In the field, Mytilus caged near untreated municipal wastewater and bleached kraft pulpmill effluents have a significantly greater chance of developing haemocytic leukemia than do mussels exposed to reference sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».