An examination of the toxic properties of water extracts in the vicinity of an oil sand extraction site
Notice bibliographique
Résumé
The industrial extraction of oil sands (OS) in northern Alberta, Canada, has raised concerns about the quality of the Athabasca River. The purpose of this study was to examine the toxic properties of various water extracts on Oncorhynchus mykiss trout hepatocytes. The water samples were fractionated on a reverse-phase C(18) cartridge and the levels of light-, medium- and heavy-weight polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were determined by fluorescence spectroscopy. Primary cultures of trout hepatocytes were exposed for 48 h at 15 °C to increasing concentrations of the C(18) extract corresponding to 0.02, 0.1, 0.5 and 2.5X concentrations from upstream/downstream sites in the Athabasca River, lake and groundwater samples, OS tailings and interceptor well-water samples. Changes in cell viability, phase I and phase II biotransformation enzymes (cytochrome P4501A and glutathione S-transferase activities), oxidative damage (lipid peroxidation LPO) and genotoxicity (single and double DNA strand breaks) were monitored in post-exposure cells. The water samples decreased cell viability and increased all the above endpoints at thresholds of between 0.02 and 0.1X the water concentration. The most responsive biomarker was DNA damage but it also offered the least discrimination among sites. LPO was higher at sites downstream of the industrial operations compared to upstream sites. A decision tree analysis was performed to formulate a set of rules by which to identify the distinctive properties of each type of water samples. The analysis revealed that OS tailings and interceptor waters were characterized by an increased concentration in light PAHs (>42 μg L(-1)) and this fraction represented more than 85% of the total PAHs. These samples also inhibited GST activity, which could compromise the elimination of genotoxic PAHs present in the system. An analysis of groundwater samples revealed a contamination pattern similar to that for OS tailings. There is a need for more research into specific biomarkers of toxicity from OS tailings compounds such as naphthenic acids, light PAHs among others, which are a characteristic fingerprint of OS extraction activities.
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 | 0,000 | 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 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 ».