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Enregistrement W4406779277 · doi:10.1021/acs.estlett.4c00955

Methylene Blue Is a Widely Used Antifungal Agent That Confounds Behavioral Toxicity Assays in Larval Zebrafish

2025· article· en· W4406779277 sur OpenAlexafffund
Niepukolie Nipu, Lai Wei, Jith K. Thomas, Jan A. Mennigen

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensHealth CanadaUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAntifungalMethylene blueToxicityZebrafishLarvaPharmacologyChemistryBiologyMicrobiologyEcologyBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Zebrafish are widely used as model organisms in biological research with embryos typically reared in media supplemented with methylene blue (MB) as an antifungal agent. Many animal care guidelines recommend the use of MB during early development stages. However, this practice overlooks MB’s known effects as a monoamine oxidase inhibitor and antidepressant. This study demonstrates that at recommended husbandry concentrations, MB significantly reduces zebrafish locomotion in a 24 h behavior assay, a finding consistent across strains and laboratories. Gene expression profiling and pharmacological experiments using the MAO-inhibitor deprenyl suggest that MB induces hypolocomotion by increasing the serotonergic tone. Importantly, MB use in standard embryo medium masks known hypolocomotor responses to fluoxetine, a common aquatic contaminant and selective serotonin-reuptake inhibitor. These findings have significant implications for the increasing use of larval zebrafish in high-throughput neurotoxicity assessments and highlight the need to reconsider the use of MB in zebrafish research. The study emphasizes the importance of eliminating potential confounds in husbandry practices and improving experimental protocol reporting to enhance reproducibility in zebrafish-based (eco)toxicity testing.

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 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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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