Assessing Neurotransmitter Levels in Zebrafish Brains following differential CO2 exposure through LC/MS Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Neurotransmitters are endogenous chemicals that enable neurotransmission, which is the transmission of nerve impulses between neurons, or a neuron and a muscle fiber or other structure. Therefore, neurotransmission is important in affecting actions as well as behaviours and it is crucial that the balance of neurotransmitters is maintained in an organism for proper functioning. Climate change is increasing atmospheric concentration of carbon dioxide (CO2) at a drastic rate. This has led to a cascade of negative effects, one of which is the absorption of CO2 into aquatic systems resulting in a decrease in pH and turning the water more acidic. Previous studies found that zebrafish exhibit increased anxiety-like behaviour when exposed to increased levels of CO2. To determine if the changes in anxiety-like behaviour observed were due to alterations in neurotransmitter levels induced by the increased concentrations of CO2, this project will quantify the concentrations of various neurotransmitters in the brains of these CO2 exposed zebrafish. We will use high performance liquid chromatography to separate neurotransmitters based on chemical properties, paired with mass spectrometry to quantify neurotransmitter concentrations. Comparison between the neurotransmitter concentration profiles and the observed behaviour will not only help better the understanding of the effects of acidification on zebrafish behaviour, but the potential impacts of acidification caused by climate change on other aquatic organisms as well. Department: Biology Faculty Mentor: Dr. Matthew Ross
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».