Notice bibliographique
Résumé
There is a correlation between intestinal cancer and diets high in meat, so fried beef, chicken, lamb, pork and fish were tested for their ability to induce mutations in the small intestine of mice. The mice were bred to be heterozygous at the Dlb-1 locus so that loss of the dominant Dlb-1 b allele by mutation could be detected. Mice were fed the AIN-76A diet (which contains 50% of the calories in the form of sucrose) or an isocaloric diet in which the sucrose was replaced by meat or fish, for 5 or 9 weeks. Manifestation of mutants requires approximately 1 week in this system, so this corresponds to an effective exposure of 4 and 8 weeks, respectively. There was no significant difference in the weights of animals on the different diets, and no difference in mutant frequency. Several food mutagens were present, but at low levels. These results, when considered in the light of tests of 2-amino-1-methyl-6-phenylimidazo[4,5-b] pyridine and amino(alpha)carboline at much higher doses (Zhang,X.-B., Tao,K.S., Urlando,C., Shaver-Walker,P. and Heddle,J.A. (1996) MUTAGENESIS:, 11, 43-48), indicate that there is no highly mutagenic compound missed by previous testing with bacterial assays and that mixtures of heterocyclic amines at low levels do not show great synergy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».