The role of melano-macrophage aggregates in the storage of mercury and other metals: An example from yelloweye rockfish (<i>Sebastes ruberrimus</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Melano-macrophage aggregates, collections of specialized cells of the innate immune system of fish, are considered a general biomarker for contaminant toxicity. To elucidate further the relationship between macrophage aggregates and metals exposure, yelloweye rockfish (Sebastes ruberrimus), a long-lived species, were sampled from the east and west coasts of Prince of Wales Island, Alaska. Metals concentrations in livers (inorganic Hg, methyl mercury, Se, Ni, Cd, Cu, Zn) and spleens (inorganic Hg and methyl mercury) were determined, as well as their correlations with melano-macrophage aggregate area. Sections of liver tissue were analyzed by laser ablation-inductively coupled plasma-mass spectrometry to determine how metals were spatially distributed between hepatocytes and macrophage aggregates. The concentration of inorganic Hg in whole tissue was the best predictor of macrophage area in yelloweye livers and spleens. Macrophage aggregates had higher relative concentrations than most metals compared with the surrounding hepatocytes. However, not all metals were accumulated to the same degree, as evidenced by differences in the ratios of metals in macrophages compared with hepatocytes. Laser ablation data were corroborated with the results of X-ray synchrotron fluorescence imaging of a yelloweye liver section. Hepatic macrophage aggregates in yelloweye rockfish may play an important role in the detoxification and storage of Hg and other metals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».