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Enregistrement W4200470300 · doi:10.1177/01926233211056859

Proteomic Analysis of Subchronic Furan Exposure in the Liver of Male Fischer F344 Rats

2021· article· en· W4200470300 sur OpenAlexaff
Santokh Gill, Meghan Kavanagh, Christine Poirier, Ruixi Xie, Terry Koerner

Notice bibliographique

RevueToxicologic Pathology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePotato Plant Research
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicogenomicsToxicokineticsProteolysisBiologyHistopathologyPhysiologyToxicityInternal medicineMetabolismEndocrinologyPharmacologyPathologyBiochemistryMedicineGene expressionEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

344 rats exposed to various doses by gavage to determine the NOAEL. Previous reports have outlined changes in the liver using gross necropsy examination, histopathology, clinical biochemistry, hematology, immunohistochemistry, and toxicogenomics. The data revealed that males were more sensitive than females. The focus of this study was to evaluate the toxicoproteomic changes by 2-dimensional differential in gel electrophoresis followed by mass spectrometry analysis. To compliment previous studies, protein expression changes were evaluated of male animals after 90 days of exposure to doses of 0, 0.03, 0.5, and 8.0 mg/kg bw/d. Significant statistical treatment-related changes compared to the controls identified 45 protein spots containing 38 unique proteins. Proteins identified are implicated in metabolism, redox regulation, protein folding/proteolysis as well as structural and transport proteins. At lower doses, multiple cytoprotective pathways are activated to maintain a homeostasis but ultimately the loss of protein function and impairment of several pathways could lead to adverse health effects at higher doses of furan administration.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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