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Enregistrement W4303430998 · doi:10.5772/intechopen.105772

Colorimetric Cytotoxicity Assays

2022· book-chapter· en· W4303430998 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
Thématique3D Printing in Biomedical Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCytotoxicityFormazanCytotoxic T cellChemistryViability assayIn vivoBiochemistryCellIn vitroBiologyBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cytotoxicity experiments are carried out to evaluate whether a chemical has cytotoxic potential. Because of its ease of use and compatibility with data collected from in vivo investigations, cell-based cytotoxicity studies have emerged as a viable alternative to animal trials in research. Cell-damaging events such as apoptosis, autophagy, and necrosis may occur after exposure to cytotoxic substances. Thanks to the cell-based cytotoxicity studies, basic information is obtained about the cytotoxic effects of the tested substance. To measure cell viability, a variety of techniques are used. Regardless of the sort of cytotoxicity investigation that was carried out, the crucial thing is to figure out how much metabolic activity there is in the cells at the end of the experiment. Cytotoxicity detection methods are generally colorimetric, luminescent, and enzymatic methods. In colorimetric methods, measurement is based on color change using tetrazolium salts, such as MTT, MTS, XTT, WST. Three main steps are followed in tetrazolium compound toxicity tests. Toxic compounds are introduced to cells in the initial stage. The poisonous chemical is eliminated in the second phase and followed by the addition of the tetrazolium compound. The metabolically active cells are determined in the last stage by using a spectrophotometric approach to measure color change.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,228 · 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