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Enregistrement W2041172290 · doi:10.1152/japplphysiol.00132.2003

Genotypic differences in ethanol sensitivity in two tests of motor incoordination

2003· article· en· W2041172290 sur OpenAlexaff
John C. Crabbe, Pamela Metten, Chia-Hua Yu, Jason P. Schlumbohm, Andy J. Cameron, Douglas Wahłsten

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésEthanolBalance (ability)Analysis of varianceInbred strainSensitivity (control systems)GenotypeBiologyPsychologyToxicologyGeneticsInternal medicineMedicineNeuroscienceBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motor incoordination is frequently used as a behavioral index of intoxication by drugs that depress the central nervous system. Two tasks that have been used to assay incoordination in mice, the balance beam and the grid test, were evaluated to optimize aspects of apparatus and testing procedures for studying genetic differences. Mice of eight inbred strains were given one of several doses of ethanol or saline and tested for intoxication. Strains differed in sensitivity to ethanol in both tests, indicating a significant influence of genotype on ethanol sensitivity. For the balance beam, the width of the beam affected the strain sensitivity pattern, and only the widest beam worked well at all doses. For the grid test, both ethanol dose and the time after drug injection affected strains differentially. Although the behavioral sign of intoxication recorded for both tests was a foot-slip error, the correlations of strain means for ethanol sensitivity across the two tasks were generally not significant. This suggests that the genes influencing ethanol sensitivity in the two tasks are mostly different. These results make clear that a single set of task parameters is insufficient to characterize genetic influences on behavior. Several other issues affect the interpretation of data using these tests.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations82
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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