Recommended Methods for Brain Processing and Quantitative Analysis in Rodent Developmental Neurotoxicity Studies
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Neuropathology methods in rodent developmental neurotoxicity (DNT) studies have evolved with experience and changing regulatory guidance. This article emphasizes principles and methods to promote more standardized DNT neuropathology evaluation, particularly procurement of highly homologous brain sections and collection of the most reproducible morphometric measurements. To minimize bias, brains from all animals at all dose levels should be processed from brain weighing through paraffin embedding at one time using a counterbalanced design. Morphometric measurements should be anchored by distinct neuroanatomic landmarks that can be identified reliably on the faced block or in unstained sections and which address the region-specific circuitry of the measured area. Common test article-related qualitative changes in the developing brain include abnormal cell numbers (yielding altered regional size), displaced cells (ectopia and heterotopia), and/or aberrant differentiation (indicated by defective myelination or synaptogenesis), but rarely glial or inflammatory reactions. Inclusion of digital images in the DNT pathology raw data provides confidence that the quantitative analysis was done on anatomically matched (i.e., highly homologous) sections. Interpreting DNT neuropathology data and their presumptive correlation with neurobehavioral data requires an integrative weight-of-evidence approach including consideration of maternal toxicity, body weight, brain weight, and the pattern of findings across brain regions, doses, sexes, and ages.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle