Optimizing and Validating a Caenorhabditis Elegans Model as a Tool for Assessing Contaminant-Induced Oxidative Stress and Oxylipin Signalling
Notice bibliographique
Résumé
Oxidative stress (OS) is a physiological mechanism that is induced by pollutants and can lead to pathophysiological conditions.Pollutants may be activated by phase I metabolism enzymes, becoming more reactive, inducing additional OS.Paraquatinduced OS was measured in Caenorhabditis elegans that were modified to express CYP2E1-a human cytochrome P450 enzyme that bioactivates xenobiotics-in either their endoplasmic reticulum (erCYP2E1) or mitochondria (mtCYP2E1).Paraquat induced worm death, but deaths were reduced when worms were incubated in antioxidants.Reactive oxygen species significantly increased in mtCYP2E1 and wild-type worms, and significantly decreased in erCYP2E1 worms.These assays will validate a final OS testing method: monitoring global oxylipin production by tandem mass spectrometry.Oxylipins are potent signalling molecules in stress responses, and optimization efforts increased their detection by 66%.Further oxylipin testing will provide a mechanistic overview of the OS response which could explain differences in CYP2E1 isozyme activation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».