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Enregistrement W2029935962 · doi:10.1080/08927010600602082

Bioassay-guided fractionation of antifouling compounds using computer-assisted motion analysis of brown algal spore swimming

2006· article· en· W2029935962 sur OpenAlexaff
Stephen P. Greer, Katrin Iken, James B. McClintock, Charles D. Amsler

Notice bibliographique

RevueBiofouling · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationU.S. Department of CommerceNational Science Foundation
Mots-clésBiofoulingFractionationSporeExtraction (chemistry)ChromatographyEnvironmental scienceChemistryBiologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antifouling extracts from the sea stars Astropecten articulatus and Luidia clathrata and from the brittle star Astrocyclus caecilia were fractionated by solid phase extraction and high performance liquid chromatography. Bioactive fractions were identified with the use of computer-assisted motion analysis-based bioassays utilising previously described Hincksia irregularis spore swimming behaviour parameters. Quantified parameters of spore movement were rate of change of direction (RCD) and speed (SPEE). The methods used initially required only 10 microg equivalent amounts of total crude extract and each resultant resolving step (normalised to 1 mg ml(-1) of crude, unfractionated extract) required far less material. Statistical analyses of RCD and ratios of RCD:SPEE values in experiments comparing swimming in the presence of extract fractions to controls revealed that both parameters were useful individually and in combination for efficiently following compound bioactivity throughout the fractionation procedure. This technique was also able to detect synergistic or additive interactions between compounds.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations16
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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