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Enregistrement W2762640183 · doi:10.1139/cjc-2017-0407

Common bed bugs can biosynthesize pheromone components from amino acid precursors in human blood

2017· article· en· W2762640183 sur OpenAlexafffundvenue
Regine Gries, Huimin Zhai, Andrew R. Lewis, Robert Britton, Gerhard Gries

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatological diseases and infestations
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMichael Smith Health Research BC
Mots-clésHistidineChemistryHistamineCimex lectulariusMethionineBed bugPheromoneAmino acidBiochemistryDimethyl trisulfideChromatographyStereochemistryOrganic chemistryDimethyl disulfideBiologyToxicologyPharmacologyZoologyBotany

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have recently shown that the aggregation pheromone of the common bed bug, Cimex lectularius, comprises a six-component blend of dimethyl disulfide (DMDS), dimethyl trisulfide (DMTS), (E)-2-hexenal, (E)-2-octenal, 2-hexanone, and histamine. Here, we tested the hypothesis that bed bugs biosynthesize some pheromone components from amino acid precursors in human blood, namely DMDS and DMTS from L-methionine and histamine from histidine. We tested this hypothesis by (i) allowing bed bugs to feed on and metabolize sheep blood enriched with 13 C-labelled histidine or 2 H-labelled methionine, (ii) extracting bed bug feces (a source of the aggregation pheromone), and (iii) analyzing feces extracts by GC-MS, HPLC-MS and NMR spectroscopy. The analyses revealed that bed bugs converted 2 H-methionine to 2 H-DMDS and 2 H-DMTS, and 13 C-histidine to 13 C-histamine. There is not enough histidine in human blood to account for the amount of histamine that bed bugs produce and excrete with their feces, and only a small proportion of the available 13 C-histidine was converted to 13 C-histamine in our study. Therefore, it is likely that bed bugs biosynthesize histamine, and possibly also DMDS and DMTS, primarily de novo.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,996

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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