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Enregistrement W3205780347 · doi:10.3390/toxics9100269

The Effects of Essential and Non-Essential Metal Toxicity in the Drosophila melanogaster Insect Model: A Review

2021· review· en· W3205780347 sur OpenAlexafffund
Mitchell Slobodian, Jesse D. Petahtegoose, Athena L. Wallis, Danica C. Levesque, Thomas Merritt

Notice bibliographique

RevueToxics · 2021
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésDrosophila melanogasterOrganismMetal toxicityBiologyModel organismMelanogasterToxicologyHeavy metalsEnvironmental chemistryChemistryGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The biological effects of environmental metal contamination are important issues in an industrialized, resource-dependent world. Different metals have different roles in biology and can be classified as essential if they are required by a living organism (e.g., as cofactors), or as non-essential metals if they are not. While essential metal ions have been well studied in many eukaryotic species, less is known about the effects of non-essential metals, even though essential and non-essential metals are often chemically similar and can bind to the same biological ligands. Insects are often exposed to a variety of contaminated environments and associated essential and non-essential metal toxicity, but many questions regarding their response to toxicity remain unanswered. Drosophila melanogaster is an excellent insect model species in which to study the effects of toxic metal due to the extensive experimental and genetic resources available for this species. Here, we review the current understanding of the impact of a suite of essential and non-essential metals (Cu, Fe, Zn, Hg, Pb, Cd, and Ni) on the D. melanogaster metal response system, highlighting the knowledge gaps between essential and non-essential metals in D. melanogaster. This review emphasizes the need to use multiple metals, multiple genetic backgrounds, and both sexes in future studies to help guide future research towards better understanding the effects of metal contamination in general.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations105
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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