Effects of Chronic Waterborne and Dietary Metal Exposures on Gill Metal-Binding: Implications for the Biotic Ligand Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The biotic ligand modeling (BLM) approach has gained recent widespread interest among the scientific and regulatory communities because of its potential for developing ambient water quality criteria (AWQC), which are site-specific, and in performing aquatic risk assessment for metals. Currently, BLMs are used for predicting acute toxicity (96 h LC50 for fish) in any defined water chemistry. The conceptual framework of the BLM has a strong physiological basis because it considers that toxicity of metals occurs due to the binding of free metal ions at the physiologically active sites of action (biotic ligand, e.g., fish gill) on the aquatic organism, which can be characterized by conditional binding constants (log K) and densities (Bmax). At present, these models assume that only water chemistry variables such as competing cations (e.g., Na+, Ca2+, Mg2+, and H+), inorganic ligands (e.g., hydroxides, chlorides, carbonates), and organic ligands (dissolved organic matter) can influence the bioavailability of free metal ions and thereby the acute toxicity of metals. Current BLMs do not consider the effects of chronic history of the fish in modifying gill-metal binding characteristics and acute toxicity. Here, for Cu, Cd, and Zn, we review a number of recent studies on the rainbow trout that describe significant modifying effects of chronic acclimation to waterborne factors (hardness and chronic metal exposure) and dietary composition (metal and essential ion content) on gill metalbinding characteristics (on both log K and Bmax) and on acute toxicity. We conclude that the properties of gill-metal interaction and toxicological sensitivity appear to be dynamic rather than fixed, with important implications for further development of both acute and chronic BLMs. Now that the initial framework of the BLM has been established, future research needs a more integrative approach with additional emphasis on the dynamic properties of the biotic ligand to make it a successful tool for ecological risk assessment of metals in the natural environment. Keywords: chronic toxicitycoppercadmiumzincgill-bindingBiotic Ligand Model
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».