Vitamin A physiology and its application as a biomarker of contaminant-related toxicity in marine mammals: a review
Notice bibliographique
Résumé
In recent decades, marine mammal populations living in highly polluted areas have experienced incidences of low reproductive success, developmental abnormalities and disease outbreaks. In many of these cases, environmental contaminants were suspected as causal or contributing factors. However, demonstrating a mechanistic link between contaminant exposure and effect in marine mammal populations has proven challenging. Consequently, the development and application of relatively noninvasive biomarkers represents a potentially valuable means of monitoring wildlife populations exposed to elevated levels of contaminants. One touted biomarker is vitamin A (retinol), a "dietary hormone" whose metabolites are required for reproduction, growth, development, immune function, vision and epithelial maintenance. Laboratory studies have shown that many contaminants, including polychlorinated biphenyls (PCBs), polychlorinated dibenzo-para-dioxins (PCDDs) and polychlorinated dibenzofurans (PCDFs), can disrupt vitamin A physiology and alter the distribution of its essential metabolites. Field studies suggest that complex environmental mixtures of these chemicals can also interfere with vitamin A dynamics in free-ranging marine mammals and other fish-eating wildlife. However, circulatory retinol, which is the least invasive measurement of vitamin A status, appears to have variable responses to contaminant exposure. In addition, "normal" circulatory retinol levels have not yet been described for most wildlife species, and not enough is known about the natural physiological events that can alter these concentrations. Confounding factors must therefore be characterized before retinoids can be used as an effective indicator of adverse health effects in marine mammals exposed to elevated levels of environmental contaminants.
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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) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».