Liquid chromatography-inductively coupled plasma-based metallomic approaches to probe health-relevant interactions between xenobiotics and mammalian organisms
Notice bibliographique
Résumé
In mammals, the transport of essential elements from the gastrointestinal tract to organs is orchestrated by biochemical mechanisms which have evolved over millions of years. The subsequent organ-based assembly of sufficient amounts of metalloproteins is a prerequisite to maintain mammalian health and well-being. The chronic exposure of various human populations to environmentally abundant toxic metals/metalloid compounds and/or the deliberate administration of medicinal drugs, however, can adversely affect these processes which may eventually result in disease. A better understanding of the perturbation of these processes has the potential to advance human health, but their visualization poses a major problem. Nonetheless, liquid chromatography-inductively coupled plasma-based 'metallomics' methods, however, can provide much needed insight. Size-exclusion chromatography-inductively coupled plasma atomic emission spectrometry, for example, can be used to visualize changes that toxic metals/medicinal drugs exert at the metalloprotein level when they are added to plasma in vitro. In addition, size-exclusion chromatography-inductively coupled plasma mass spectrometry can be employed to analyze organs from toxic metal/medicinal drug-exposed organisms for metalloproteins to gain insight into the biochemical changes that are associated with their acute or chronic toxicity. The execution of such studies-from the selection of an appropriate model organism to the generation of accurate analytical data-is littered with potential pitfalls that may result in artifacts. Drawing on recent lessons that were learned by two research groups, this tutorial review is intended to provide relevant information with regard to the experimental design and the practical application of these aforementioned metallomics tools in applied health research.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».