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Enregistrement W3115553616 · doi:10.3390/toxics8040126

Comparison of the Zebrafish Embryo Toxicity Assay and the General and Behavioral Embryo Toxicity Assay as New Approach Methods for Chemical Screening

2020· article· en· W3115553616 sur OpenAlexaff
John C. Achenbach, Cindy Leggiadro, Sandra Sperker, Cindy L.A. Woodland, Lee Ellis

Notice bibliographique

RevueToxics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensHealth CanadaNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZebrafishToxicityEmbryoBiologyModel organismAnimal testingBioassayToxicologyComputational biologyCell biologyChemistryBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The movement away from mammalian testing of potential toxicants and new chemical entities has primarily led to cell line testing and protein-based assays. However, these assays may not yet be sufficient to properly characterize the toxic potential of a chemical. The zebrafish embryo model is widely recognized as a potential new approach method for chemical testing that may provide a bridge between cell and protein-based assays and mammalian testing. The Zebrafish Embryo Toxicity (ZET) model is increasingly recognized as a valuable toxicity testing platform. The ZET assay focuses on the early stages of embryo development and is considered a more humane model compared to adult zebrafish testing. A complementary model has been developed that exposes larvae to toxicants at a later time point during development where body patterning has already been established. Here we compare the toxicity profiles of 20 compounds for this General and Behavioral Toxicity (GBT) assay to the ZET assay. The results show partially overlapping toxicity profiles along with unique information provided by each assay. It appears from this work that these two assays applied together can strengthen the use of zebrafish embryos/larvae as standard toxicity testing models.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations48
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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