Targeting the Lowest Concentration of a Toxin That Induces a Detectable Metabolic Response in Living Organisms: Time-Resolved <i>In Vivo</i> 2D NMR during a Concentration Ramp
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In vivo nuclear magnetic resonance (NMR) is a powerful analytical tool for probing complex biological processes inside living organisms. However, due to magnetic susceptibility broadening, which produces broad lines in one-dimensional NMR, 1H–13C two-dimensional (2D) NMR is required for metabolite monitoring in vivo. As each 2D experiment is time-consuming, often hours, this limits the temporal resolution over which in vivo processes can be monitored. Furthermore, to understand concentration-dependent responses, studies are traditionally repeated using different contaminant and toxin concentrations, which can make studies prohibitively long (potentially months). In this study, time-resolved non-uniform sampling NMR is performed in the presence of a contaminant concentration sweep. The result is that the lowest concentration that elicits a metabolic response can be rapidly detected, while the metabolic pathways impacted provide information about the toxic mode of action of the toxin. The lowest concentration of bisphenol A (BPA) that induces a response was ∼0.1 mg/L (detected in just 16 min), while changes in different metabolites suggest a complex multipathway response that leads to protein degradation at higher BPA concentrations. This proof of concept shows it is possible, on the basis of “real-time” organism responses, to identify the sublethal concentration at which a toxin impacts an organism and thus represents an essential analytical tool for the next generation of toxicity-based research and monitoring.
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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 | 0,001 | 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 ».