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Enregistrement W2153992735 · doi:10.1139/f2011-066

A computational model for asynchronous oocyte growth dynamics in a batch-spawning fish

2011· article· en· W2153992735 sur OpenAlexvenueno aff
Zhenhong Li, Daniel L. Villeneuve, Kathleen Jensen, Gerald T. Ankley, Karen H. Watanabe

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueReproductive biology and impacts on aquatic species
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Research and DevelopmentU.S. Environmental Protection Agency
Mots-clésOocyteVitellogeninPimephales promelasBiologyMinnowYolkEndocrine disruptorGerminal vesicleZoologyFish <Actinopterygii>EndocrinologyEcologyEndocrine systemFisheryEmbryoHormone

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A computational model of oocyte growth dynamics (i.e., oocyte recruitment, growth, and spawning) in a batch-spawning fish, fathead minnow (FHM, Pimephales promelas), has been developed. The model provides a quantitative link between oocyte growth dynamics and biochemical processes in FHMs through the absorption of vitellogenin (a lipoprotein precursor of egg yolk proteins) into oocytes, which contributes significantly to oocyte growth in fish. The model simulates the number and volume of oocytes in different batches within a FHM ovary. Model-predicted clutch sizes and spawning intervals matched the experimental data well for both unexposed FHMs and FHMs exposed to 17β-trenbolone (a relatively stable metabolite of trenbolone acetate, a synthetic androgen used as a growth promoter in livestock). Overall, the model presents a novel approach to simulating oocyte growth dynamics in a batch-spawning fish and meets an urgent need in ecotoxicological studies to link the effects of endocrine disrupting chemicals at a biochemical level to adverse effects upon reproduction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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