Mercury but not Organochlorines Inhibits Muscarinic Cholinergic Receptor Binding in the Cerebrum of Ringed Seals (<i>Phoca hispida</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Elevated concentrations of organochlorines and mercury (Hg) have been reported in marine mammals on a global scale. While risk assessments are generally based on quantifying body burdens of toxicants, much less is known about associated adverse health effects and their underlying mechanisms. The purpose of this study was to characterize the inhibitory effects of methylmercury (MeHg+), mercuric chloride (Hg2+), p,p'-DDT, Arochlor 1254, chlordane,dieldrin, lindane, and toxaphene on [3H]quinuclidinyl benzilate ([3H]-QNB) binding to the muscarinic cholinergic (mACh) receptor in cellular membranes isolated from the cerebrum of ringed seals (Phoca hispida). [3H]-QNB binding to the mACh receptor was saturable with a mean receptor density (B(max)) of 826.9 +/- 68.4 fmol/mg and ligand affinity (K(d)) of 0.31 +/- 0.04 nM. MeHg+ and Hg2+ were the only neurotoxicants that inhibited radioligand binding by greater than 50%. Hg2+ was significantly more potent at inhibiting mACh receptor binding than MeHg+ when the IC50 data were compared (IC50 = 1.92 +/- 0.06 microM versus 2.75 +/- 0.22 microM), but when the data were normalized to derive inhibition constants (K(i)) there was no statistical difference in inhibition (Hg2+ = 1.38 +/- 0.07 mM; MeHg+ = 1.26 +/- 0.12 microM). Toxaphene also inhibited mACh receptor binding by 22.4%, but this was only significant at the highest concentration tested (320 microM). Overall, these data suggest that Hg, and not organochlorines,inhibits ligand binding to the mACh receptor. These mechanistic findings may be used to support and develop specific biomarkers of Hg exposure and neurotoxicity in sensitive ecological species.
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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 | 0,000 | 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 ».