DIFFERENCES IN OXIDATIVE STRESS BETWEEN YOUNG CANADA GEESE AND MALLARDS EXPOSED TO LEAD-CONTAMINATED SEDIMENT
Notice bibliographique
Résumé
Lead (Pb) exposure results in an increase in tissue lipid peroxides and variation in glutathione (GSH) concentrations, which can be related to peroxidative damage of cell membranes in Pb-poisoned animals. Species and individual variation in sensitivity to Pb poisoning among animals may be due to differential resistance to oxidative stress. The effects of oxidative stress caused by Pb exposure (1.7, 414, and 828 microg/g of diet) were compared for the first 6 wk in growing young of two species of waterfowl, Canada geese (Branta canadensis) and mallards (Anas platyrhynchos), with the first species being possibly more sensitive to Pb poisoning based on previous field and laboratory observations. Blood and liver Pb concentrations increased more in mallards than in geese. This may be explained on the basis of body weight, being 3.2 times higher in geese, and by hepatic metabolism, where GSH S-transferase (GST) activity is 2.9-fold higher in geese and presumably has a role in the binding of Pb to GSH and subsequent biliary excretion. In contrast, mallards showed higher hepatic levels of GSH and activities of CSH peroxidase (GPX) and GSH reductase (GR). Although both species showed a rise in hepatic GSH concentration with Pb exposure, the relationship between increased lipid peroxidation and Pb exposure was only significant in geese. Within treatment groups, hepatic GSH concentrations were inversely related to liver Pb concentrations in both species, which may correspond to the role of GSH in Pb excretion. Hepatic GSH was also inversely related to hepatic lipid peroxidation, but only in mallards and in agreement with the species differences observed in GPX and GR activities. The lower resistance to lipid peroxidation of Canada geese may explain why geese can die in the field from Pb poisoning after ingesting fewer shot than found in the gizzards of mallards and with lower liver Pb concentrations than in mallards.
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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 ».