MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2132067945 · doi:10.1111/j.1556-4029.2007.00569.x

The Fate of the Chemical Warfare Agent During DNA Extraction*

2007· article· en· W2132067945 sur OpenAlexaff
D. Adrian Wilkinson, Albert G. Hulst, Leo P. J. De Reuver, Simon H. Van Krimpen, Ben M. L. Van Baar

Notice bibliographique

RevueJournal of Forensic Sciences · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Exposure and Toxicity
Établissements canadiensRoyal Canadian Mounted Police
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemical Warfare AgentsExtraction (chemistry)DNAEngineeringChemistryBiologyBiochemical engineeringChromatographyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Forensic laboratories do not have the infrastructure to process or store contaminated DNA samples that have been recovered from a crime scene contaminated with chemical or biological warfare agents. Previous research has shown that DNA profiles can be recovered from blood exposed to several chemical warfare agents after the agent has been removed. The fate of four toxic agents, sulfur mustard, sodium 2-fluoroacetate, sarin, and diazinon, in a lysis buffer used in Promega DNA IQ extraction protocol was studied to determine if extraction would render the samples safe. Two independent analytical methods were used per agent, selected from GC-MS, 1H NMR, 19F NMR, (31)P NMR, or LC-ES MS. The methods were validated before use. Determinations were carried out in a semi-quantitative way, by direct comparison to standards. Agent levels in the elution buffer were found to be below the detectable limits for mustard, sarin, sodium 2-fluoroacetate or low (<0.02 mg/mL) for diazinon. Therefore, once extracted these DNA samples could be safely processed in a forensic laboratory.

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 enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,335

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Forensic SciencesMême sujetPesticide Exposure and ToxicityTravaux en français237 207