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Enregistrement W4405223551 · doi:10.1093/biomethods/bpae093

An efficient injection protocol for <i>Drosophila</i> larvae

2024· article· en· W4405223551 sur OpenAlexafffund
Sattar Soltani, Nhan Huynh, Kirst King‐Jones

Notice bibliographique

RevueBiology Methods and Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChemical synthesis and alkaloids
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDrosophila (subgenus)LarvaProtocol (science)Drosophila melanogasterBiologyMedicineGeneticsGeneEcologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intravenous injection provides a direct, rapid, and efficient route for delivering drugs or other substances, particularly for compounds with poor intestinal absorption or molecules (e.g. proteins) that are prone to structural changes and degradation within the digestive system. While Drosophila larvae represent a well-established genetic model for studying developmental and physiological pathways, as well as human diseases, their use in analyzing the molecular effects of substance exposure remains limited. In this study, we present a highly efficient injection method for Drosophila first- and second-instar larvae. Despite causing a slight developmental delay, this method achieves a high survival rate and offers a quick, easily adjustable protocol. The process requires 3–5 h to inject 150–300 larvae, depending on the microcapillary needle, microinjection system, and the compound being administered. As proof of concept, we compared the effects of injecting ferritin protein into Fer1HCH00451 mutant first instar larvae with those of dietary ferritin administration. Our results show that ferritin injection rescues Fer1HCH mutants, a result that cannot be achieved through dietary delivery. This approach is particularly valuable for the delivery of complex compounds in cases where oral administration is impaired or limited by the digestive system.

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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,470
Écart entre enseignants0,405 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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