1-D and 2-D NMR metabolomics of earthworm responses to sub-lethal trifluralin and endosulfan exposure
Notice bibliographique
Résumé
Environmental context Environmental metabolomics is an emerging field that examines the metabolic changes in organisms in response to potential environmental stressors. In this study, nuclear magnetic resonance spectroscopy is used to investigate earthworm metabolic responses to sub-lethal exposure of environmentally persistent pesticides. The study identifies two toxic modes of action elicited by the pesticides, and highlights the potential of metabolomics for the chemical assessment of persistent environmental contaminants. Abstract 1-D and 2-D nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is used to examine the metabolic response of the earthworm (Eisenia fetida) after contact test exposure to an organofluorine pesticide, trifluralin, and an organochlorine pesticide, endosulfan. Three sub-lethal concentrations were used for each pesticide (0.1, 0.5 and 1.0 mg cm–2 for trifluralin and 0.5, 1.0 and 2.0 μg cm–2 for endosulfan). Principal component analysis of the trifluralin and endosulfan NMR datasets showed separation between the unexposed and the exposed earthworm groups. Alanine, glycine, maltose and ATP were significant in the highest concentration (1.0 mg cm–2) for trifluralin-exposed earthworms and may result from a non-polar narcosis toxic mode of action (MOA). Leucine, phenylalanine, tryptophan, lysine, glutamate, valine, glycine, isoleucine, methionine, glutamine, alanine, maltose, glucose, meibiose, malate, fumarate and ATP were detected as significant for the two highest concentrations (1.0 and 2.0 μg cm–2) for endosulfan-exposed earthworms and a neurotoxic MOA is postulated. This study highlights the use of 1-D and 2-D metabolomics for understanding the biochemical response of environmental contaminants to model organisms such as earthworms.
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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 ».