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Enregistrement W2499655074 · doi:10.1021/bk-2008-1001.ch003

Combined Toxic Effects of Ochratoxin A and Citrinin, In Vivo and In Vitro

2008· book-chapter· en· W2499655074 sur OpenAlexaff
Annie Pfohl‐Leszkowicz, Anne Molinié, Marianne Tozlovanu, Richard A. Manderville

Notice bibliographique

RevueACS symposium series · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycotoxins in Agriculture and Food
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitrininOchratoxin ANephrotoxicityIn vivoMycotoxinCarcinogenOchratoxinIn vitroToxicityKidneyPharmacologyChemistryBiologyToxicologyFood scienceMedicineInternal medicineBiotechnologyBiochemistryEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ochratoxin A (OTA) and citrinin (CIT), which are nephrotoxic mycotoxins suspected to be involved in Balkan endemic nephropathy and urothelial tract tumours, are known to coexist in certain food sources, such as cereals. Simultaneous administration of OTA and CIT enhanced the incidence of renal tumors in male mice. The aim of this study was to determine the combined genotoxic effects of CIT and OTA, (i) in cell culture and (ii) in vivo in Dark Agouty rats fed for 3 weeks with ground wheat enriched with OTA and/or CIT. When the mycotoxins are simultaneously present, the toxicity was considerably enhanced. DNA adduct patterns of rat kidney after a 3-weeks feeding, were similar to those obtained in cell cultures. The main OTA DNA-adduct was identified as C8 dGMP-OTA, which was found in human tumors, and found to increase by simultaneous presence of CIT and OTA.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,551

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations42
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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