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Enregistrement W2143344601 · doi:10.1002/neu.10173

Different data from different labs: Lessons from studies of gene–environment interaction

2002· review· en· W2143344601 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurobiology · 2002
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic Mapping and Diversity in Plants and Animals
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismStrong
Mots-clésLocomotor activityPreferenceWater bottleGenotypeBiologyPsychologyDevelopmental psychologyNeuroscienceGeneticsGeneStatisticsPharmacologyBottle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is sometimes supposed that standardizing tests of mouse behavior will ensure similar results in different laboratories. We evaluated this supposition by conducting behavioral tests with identical apparatus and test protocols in independent laboratories. Eight genetic groups of mice, including equal numbers of males and females, were either bred locally or shipped from the supplier and then tested on six behaviors simultaneously in three laboratories (Albany, NY; Edmonton, AB; Portland, OR). The behaviors included locomotor activity in a small box, the elevated plus maze, accelerating rotarod, visible platform water escape, cocaine activation of locomotor activity, and ethanol preference in a two-bottle test. A preliminary report of this study presented a conventional analysis of conventional measures that revealed strong effects of both genotype and laboratory as well as noteworthy interactions between genotype and laboratory. We now report a more detailed analysis of additional measures and view the data for each test in different ways. Whether mice were shipped from a supplier or bred locally had negligible effects for almost every measure in the six tests, and sex differences were also absent or very small for most behaviors, whereas genetic effects were almost always large. For locomotor activity, cocaine activation, and elevated plus maze, the analysis demonstrated the strong dependence of genetic differences in behavior on the laboratory giving the tests. For ethanol preference and water escape learning, on the other hand, the three labs obtained essentially the same results for key indicators of behavior. Thus, it is clear that the strong dependence of results on the specific laboratory is itself dependent on the task in question. Our results suggest that there may be advantages of test standardization, but laboratory environments probably can never be made sufficiently similar to guarantee identical results on a wide range of tests in a wide range of labs. Interpretations of our results by colleagues in neuroscience as well as the mass media are reviewed. Pessimistic views, prevalent in the media but relatively uncommon among neuroscientists, of mouse behavioral tests as being highly unreliable are contradicted by our data. Despite the presence of noteworthy interactions between genotype and lab environment, most of the larger differences between inbred strains were replicated across the three labs. Strain differences of moderate effects size, on the other hand, often differed markedly among labs, especially those involving three 129-derived strains. Implications for behavioral screening of targeted and induced mutations in mice are discussed.

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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,896
Score d'incertitude au seuil0,908

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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,233
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,134 · 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