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Enregistrement W2277200970 · doi:10.3390/toxins8020050

Combined Effects of Lipophilic Phycotoxins (Okadaic Acid, Azapsiracid-1 and Yessotoxin) on Human Intestinal Cells Models

2016· article· en· W2277200970 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.

Notice bibliographique

RevueToxins · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOkadaic acidChemistryCytotoxicityAntagonismIn vitroPharmacologyCaco-2Marine toxinBiochemistryToxinBiologyEnzymeReceptor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phycotoxins are monitored in seafood because they can cause food poisonings in humans. Phycotoxins do not only occur singly but also as mixtures in shellfish. The aim of this study was to evaluate the in vitro toxic interactions of binary combinations of three lipophilic phycotoxins commonly found in Europe (okadaic acid (OA), yessotoxin (YTX) and azaspiracid-1 (AZA-1)) using the neutral red uptake assay on two human intestinal cell models, Caco-2 and the human intestinal epithelial crypt-like cells (HIEC). Based on the cytotoxicity of individual toxins, we studied the interactions between toxins in binary mixtures using the combination index-isobologram equation, a method widely used in pharmacology to study drug interactions. This method quantitatively classifies interactions between toxins in mixtures as synergistic, additive or antagonistic. AZA-1/OA, and YTX/OA mixtures showed increasing antagonism with increasing toxin concentrations. In contrast, the AZA-1/YTX mixture showed increasing synergism with increasing concentrations, especially for mixtures with high YTX concentrations. These results highlight the hazard potency of AZA-1/YTX mixtures with regard to seafood intoxication.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,244 · 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