Analysis of the Uptake, Metabolism, and Behavioral Effects of Cannabinoids on Zebrafish Larvae
Notice bibliographique
Résumé
The Cannabis sativa plant contains numerous phytocannabinoids and terpenes with known or potential biological activity. For decades, plant breeders have been breeding the Cannabis plant to control for a desired ratio of the major cannabinoids. A high-throughput in vivo model to understand the relationship between the chemical composition of different strains and their therapeutic potential then becomes of value. Measuring changes in the behavioral patterns of zebrafish larvae is an established model with which to test the biological activity of neuroactive compounds. However, there is currently little information regarding the uptake kinetics and metabolism of compounds by larvae. In this study, we chose to compare the uptake kinetics and metabolism of Δ9-tetrahydrocannabinol (THC) and cannabidiol (CBD) alone or in combination with their effects on larval behavior. We have shown that both compounds have distinct behavioral patterns and concentration response profiles. Additionally, the uptake kinetics observed for each compound appears to correlate with the change in behavior observed in the behavioral assays. When combinations of THC and CBD were tested there were shifts in both the behavioral activity and the uptake kinetics of each compound compared with when they were tested alone. Finally, the THC/CBD-derived metabolites detected in the larvae are similar to those found in mammalian systems. This study thus provides a model for further testing of additional cannabinoids and potentially plant extracts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».