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Enregistrement W2159080713 · doi:10.1093/alcalc/agn114

The Effect of Hair Pigment on the Incorporation of Fatty Acid Ethyl Esters (FAEE)

2009· article· en· W2159080713 sur OpenAlexafffund
Vivian Kulaga, Yadira Velázquez‐Armenta, Katarina Aleksa, Zulfikarali Vergee, Gideon Koren

Notice bibliographique

RevueAlcohol and Alcoholism · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEthyl esterChemistryFatty acidPigmentBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: The objective of the current study was to determine whether FAEE incorporation is affected by hair pigmentation. METHODS: Black hooded LE rats were injected intraperitoneally daily with ethanol. Prior to dosing, black and white patches of fur were shaved and analyzed for baseline levels of FAEE using an adapted extraction procedure and GCMS method. Once the shaved 'patches' had grown back they were re-sampled along with hair outside the 'patches', referred to as 'no patch' hair, and tested for post-treatment FAEE levels in the same manner. Blood was also sampled for pharmacokinetic analysis of ethanol. RESULTS: Total FAEE levels were significantly higher in post-treatment hair (black and white) compared to baseline (pre-treatment) levels. Total FAEE levels were also significantly higher in post-treatment 'patch' hair (black and white) compared to 'no patch' hair. No significant differences were found between post-treatment black and white hair. The FAEE profiles were similar between black and white hair, with FAEE levels being highest for ethyl myristate, followed by ethyl stearate, palmitate, and then oleate. CONCLUSION: FAEE incorporation into hair does not appear to be affected by hair pigment, which is in congruence with what is known about the chemistry of drug-melanin interactions. This is important in avoiding potential bias and discrimination in the interpretation of alcohol abuse based on hair color.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations35
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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