Towards Automated Toxicity Testing Using Novel Technologies to Reduce Spectral Overlap and Address Sensitivity Limitations in Environmental In-Vivo NMR
Notice bibliographique
Résumé
Toxicity testing of living organisms has been undergoing a paradigm shift over the last decade. Focus has moved from examining apical endpoints such as death or reproduction, to measuring sub-lethal impacts from a biochemical perspective, with future aspirations to automate the approach. One of the ways this is examined is through metabolomics, the study of the impacts to an organism’s metabolic system as a result of an external stressor, such as a potential toxin. Recently, the field of in-vivo nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy to study metabolomics has provided breakthroughs in toxicity testing information. Much of this work has been done with the aquatic organism Daphnia magna, a model organism for aquatic toxicity studies. While robust, NMR suffers from a lack of sensitivity and heavy spectral overlap in complex systems, such as living organisms. Thus, this thesis introduces novel technologies which help address sensitivity limitations and remove overlap in in-vivo NMR while working towards creating an automated dosing platform in line with the paradigm shift of toxicity testing. First, a new holistic approach to testing is examined which uses three NMR techniques in tandem, providing complementary information of toxin interactions including binding, physical partitioning, and biochemical response inside living organisms. Binding with the organism’s outer shell and metabolic oxidative stress responses were measured, which could not have been examined independently. Additionally, two new NMR pulse sequences are introduced. The first examines new bond formation between different nuclear isotopes (13C-12C), and food incorporation into living biomass of D. magna was examined. In the second sequence, suites of molecules chosen by the user can be isolated from an unchanged matrix, while focusing increases sensitivity over traditional 1H NMR. Four metabolites indicative of oxidative stress were monitored in D. magna simultaneously, while the unselected signals were filtered out. Finally, an automated dosing platform was created by the combination of digital microfluidics (DMF) and NMR to keep D. magna alive for prolonged periods using automated movement of food and water. Moving forward, these four new approaches could be used in tandem to increase sensitivity, reduce overlap, and automate the toxicity testing process.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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.
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 ».