Water Chemistry Alters Gene Expression and Physiological End Points of Chronic Waterborne Copper Exposure in Zebrafish, Danio rerio
Notice bibliographique
Résumé
This is the first study to implement a genomic approach to ascertain both transcriptional and functional end points of chronic Cu toxicity in fish associated with experimentally manipulated water chemistries. Over 21 d, zebrafish acclimated to softwater (Na(+) = 0.06 mM, Ca(2+) = 0.08 mM, Mg(2+) = 0.03 mM) were exposed to the following: soft-water (Ctrl); 12 microg L(-1) Cu (Cu); 3.3 mM Na(+) (Na); 3.3 mM Na(+) + 12 microg L(-1) Cu (Na + Cu); 3.3 mM Ca(2+) (Ca); or 3.3 mM Ca(2+) + 12 microg L(-1) Cu (Ca + Cu). Although effective at reducing Cu load in all tissues, Na(+) in the presence of Cu did not decrease the degree of oxidative damage, particularly in the gill and gut. In contrast, Ca + Cu treatment decreased Cu accumulation in gill, but not liver or gut, with no reduction in oxidative damage. Transcriptional analysis of candidate genes (atp7a, ctr1, ECaC, esr1) showed principally a down regulation of transcripts with the Cu only treatment, while Ca + Cu treatment restored some of the genes to control levels. Conversely, the Na + Cu treatment had a strong, opposing affect when compared to that of Cu alone. Zebrafish Affymetrix GeneChips revealed significantly clustered patterns of expression. Changes in expression induced by Cu appeared to be opposite to the majority of the other treatments. Our data on the preventative or enhancing effects of Na(+) and Ca(2+) both alone and in the presence of Cu, may, in the future, facilitate the incorporation of gene expression end points into a biotic ligand model predicting chronic Cu toxicity in this tropical model species of genomic importance.
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 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) | 0,001 | 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 ».