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Enregistrement W2549290188 · doi:10.1080/10520295.2016.1249518

Schiff and pseudo-Schiff reagents: the reactions and reagents of Hugo Schiff, including a classification of various kinds of histochemical reagents used to detect aldehydes

2016· article· en· W2549290188 sur OpenAlexaff
RW Dapson

Notice bibliographique

RevueBiotechnic & Histochemistry · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReagentSchiff baseChemistryCombinatorial chemistryOrganic chemistryPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the 1860's, Hugo Schiff studied many reactions between amines and aldehydes, some of which have been used in histochemistry, at times without credit to Schiff. Much controversy has surrounded the chemical structures and reaction mechanisms of the compounds involved, but modern analytical techniques have clarified the picture. I review these reactions here. I used molecular modeling software to investigate dyes that contain primary amines representing eight chemical families. All dyes were known to perform satisfactorily for detecting aldehydes in tissue sections. The models verified the correct chemical structures at various points in their reactions and also determined how decolorization occurred in those with "leuco" forms. Decolorization in the presence of sulfurous acid can occur by either adduction or reduction depending on the dye. The final condensation product with aldehyde was determined to be either a C-sulfonic acid adduct on the carbonyl carbon atom or an aminal at the same atom. Based on the various outcomes, I have placed the dyes and their reactions into five categories. Because Hugo Schiff studied the reactions between aldehydes and amines with and without various acids or alcohol, it is only proper to call each of them Schiff reactions that used various types of Schiff reagents.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0020,006
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,004

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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