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Enregistrement W3010411785 · doi:10.7287/peerj.8684v0.1/reviews/1

Peer Review #1 of "Comprehensive phenotyping and transcriptome profiling to study nanotoxicity in C. elegans (v0.1)"

2020· peer-review· en· W3010411785 sur OpenAlexafffund
Mary‐Ann Melnick

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepeer-review
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Aging, and Longevity in Model Organisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesGenome Canada
Mots-clésProfiling (computer programming)Computational biologyTranscriptomeNanotoxicologyBiologyComputer scienceGeneticsChemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineered nanoparticles are used at an increasing rate in both industry and medicine without fully understanding their impact on health and environment.The nematode Caenorhabditis elegans is a suitable model to study the toxic effects of nanoparticles as it is amenable to comprehensive phenotyping, such as locomotion, growth, neurotoxicity and reproduction.In this study, we systematically evaluated the effects of silver (Ag) and five metal oxide nanoparticles: SiO 2 , CeO 2 , CuO, Al 2 O 3 and TiO 2 .The results showed that Ag and SiO 2 exposures had the most toxic effects on locomotion velocity, growth and reproduction, whereas CeO 2 , Al 2 O 3 and CuO exposures were mostly neurotoxic.We further performed RNAseq to compare the gene expression profiles underlying Ag and SiO 2 toxicities.Gene set enrichment analyses revealed that exposures to Ag and SiO 2 consistently downregulated several biological processes (regulations in locomotion, reproductive process and cell growth) and pathways (neuroactive ligand-receptor interaction, wnt and MAPK signaling, etc.), with opposite effects on genes involved in innate immunity.Our results contribute to mechanistic insights into toxicity of Ag and SiO 2 nanoparticles and demonstrated that C. elegans as a valuable model for nanotoxicity assessment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2170,124

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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