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Enregistrement W1997174584 · doi:10.1016/j.gdata.2014.10.003

Global transcriptional analysis of short-term hepatic stress responses in Atlantic salmon (Salmo salar) exposed to depleted uranium

2014· article· en· W1997174584 sur OpenAlexfundno aff
You Song, Brit Salbu, Hans‐Christian Teien, Lene Sørlie Heier, Bjørn Olav Rosseland, Tore Høgåsen, Knut Erik Tollefsen

Notice bibliographique

RevueGenomics Data · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRadioactive contamination and transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges Miljø- og Biovitenskapelige UniversitetNorsk Institutt for VannforskningRoyal College of Nursing, AustraliaNorges ForskningsrådRéseau de cancérologie Rossy
Mots-clésSalmoToxicogenomicsBiologyFish <Actinopterygii>TranscriptomeMicroarrayDNA microarrayComputational biologyFisheryGene expressionGeneGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Potential environmental hazards of radionuclides are often studied at the individual level. Sufficient toxicogenomics data at the molecular/cellular level for understanding the effects and modes of toxic action (MoAs) of radionuclide is still lacking. The current article introduces transcriptomic data generated from a recent ecotoxicological study, with the aims to characterize the MoAs of a metallic radionuclide, deplete uranium (DU) in an ecologically and commercially important fish species, Atlantic salmon (Salmo salar). Salmon were exposed to three concentrations (0.25, 0.5 and 1.0 mg/L) of DU for 48 h. Short-term global transcriptional responses were studied using Agilent custom-designed high density 60,000-feature (60 k) salmonid oligonucleotide microarrays (oligoarray). The microarray datasets deposited at Gene Expression Omnibus (GEO ID: GSE58824) were associated with a recently published study by Song et al. (2014) in BMC Genomics. The authors describe the experimental data herein to build a platform for better understanding the toxic mechanisms and ecological hazard of radionuclides such as DU in fish.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,263
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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