Metal bioaccumulation and oxidative stress in yellow perch (<i>Perca flavescens</i>) collected from eight lakes along a metal contamination gradient (Cd, Cu, Zn, Ni)
Notice bibliographique
Résumé
Links among metal exposure, metal accumulation, and metal-induced effects were explored in indigenous yellow perch (Perca flavescens) collected from eight lakes located along a metal concentration gradient in two mining regions. Fish exposure to Cd, Cu, Ni, and Zn was estimated on the basis of calculated free metal ion concentrations in lake waters. Hepatic metal concentrations were determined and various markers of oxidative stress were measured to assess metal effects in liver cells. Accumulated metals were not consistently related to ambient free metal ion concentrations, possibly because of unaccounted for fluctuations in lake water metal concentrations. Accumulated metals were associated with limited oxidative stress in perch livers, as evidenced by reductions in glutathione concentrations and glutathione reductase activities. However, this stress appeared to be minor, since increasing hepatic Cu concentrations were associated with reduced lipid peroxidation, a response opposite to that predicted from basic principles. Our results suggest that oxidative stress will not have direct repercussions on the health of the perch at the individual level. We speculate that the observed increase in metallothionein concentrations with increasing accumulated metals might afford protection against reactive oxygen species.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».