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Enregistrement W2089783181 · doi:10.1080/03601230903404341

<i>In vitro</i>effects of pesticides and metals on the activity of acetylcholinesterase (AChE) from different tissues of the blue mussel,<i>Mytilus trossulus</i>L.

2009· article· en· W2089783181 sur OpenAlexfundno aff
Justyna Kopecka-Pilarczyk

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Science and Health Part B · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Saskatchewan
Mots-clésCarbarylDichlorvosAcetylcholinesteraseCarbofuranMytilusPesticideAchéChemistryChlorpyrifosEnvironmental chemistryToxicologyMusselGillBlue musselOrganophosphateBiologyBiochemistryFish <Actinopterygii>EnzymeEcologyFishery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study was to conduct a comprehensive comparison of the effect on acetylcholinesterase (AChE) from various tissues of Mytilus trossulus caused by in vitro exposure to several pesticides and metals, because results available in the literature are inconsistent, difficult to compare, and sometimes contradict each other. For this purpose, fraction S10 extracted from gills, digestive gland, mantle and muscles, and the whole soft tissue of the mussel was exposed to several pesticides (dichlorvos, chlorpyrifos, fenitrothion, carbofuran and carbaryl) and metals (Cu, Zn, Cd, Hg, Pb) at a wide range of concentrations. AChE was inhibited in 50% or more in all the tissues exposed to dichlorvos, Cu, Hg and the mixture of Cu+Cd, and in some tissues exposed to carbaryl and carbofuran. The IC(50) was calculated where possible. No inhibition was found in the case of chlorpyrifos, Cd, Pb, and Zn.

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)0,001
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 enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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