Um ensaio de alta produtividade para a predição da toxicidade química por Automated Caracterização fenotípica de Caenorhabditis elegans

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14 de março de 2019

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14 de março de 2019

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Shan Gao^*¹ , Weiyang Chen^*² , Nan Zhang¹ , Chi Xu³ , Haiming Jing¹^,⁴ , Wenjing Zhang¹^,⁴ , Gaochao Han¹^,⁴ , Matthew Flavel⁵ , Markandeya Jois⁵ , Yingxin Zeng¹ , Jing-Dong J. Han³ , Bo Xian³ , Guojun Li¹^,⁴

¹Beijing Key Laboratory of Diagnostic and Traceability Technologies for Food Poisoning, Beijing Center for Disease Prevention and Control/Beijing Center of Preventive Medicine Research, China, ²College of Computer Science and Technology, Qilu University of Technology(Shandong Academy of Sciences), China, ³Key Laboratory of Computational Biology, CAS Center for Excellence in Molecular Cell Science, Collaborative Innovation Center for Genetics and Developmental Biology, Chinese Academy of Sciences-Max Planck Partner Institute for Computational Biology, Shanghai Institutes for Biological Sciences, Chinese Academy of Sciences, China, ⁴Beijing Key Laboratory of Environmental Toxicology, School of Public Health, Capital Medical University, China, ⁵School of Life Sciences, La Trobe University, Australia

^* These authors contributed equally

Um método quantitativo foi desenvolvido para identificar e prever a toxicidade aguda de substâncias químicas, analisando automaticamente a caracterização fenotípica de Caenorhabditis elegans. Este protocolo descreve como tratar vermes com produtos químicos em uma placa de 384, capturar vídeos e quantificar toxicológicos fenótipos relacionados.