Assessment of the toxicity of mixtures of copper, 9,10-phenanthrenequinone, and phenanthrene to<i>Daphnia magna</i>: Evidence for a reactive oxygen mechanism
Notice bibliographique
Résumé
Polycyclic aromatic hydrocarbons and their derivatives are ubiquitous environmental contaminants. They are commonly present in complex mixtures with other contaminants, such as metals. The toxicities of phenanthrene (PHE) and 9,10-phenanthrenequinone (PHQ) with or without Cu were determined using Daphnia magna. Copper was the most toxic among the three chemicals tested, followed by PHQ and then PHE, with 48-h median effective concentrations (EC50s) of 0.96, 1.72, and 5.33 microM, respectively. Copper at 0.31 microM, or approximately the 5% effective concentration, decreased the EC50 of PHQ from 1.72 to 0.28 microM. Likewise, PHQ at 1.2 microM, or approximately the 10% effective concentration, significantly lowered the EC50 of Cu from 0.96 to 0.30 microM. This synergistic effect was not observed, however, in mixtures of Cu and PHE based on the response addition model. Assimilation of Cu wasfound to be similar with or without PHQ at increasing external concentrations of Cu, indicating that the increased toxicity of their mixtures is physiologically based. The ability of Cu plus PHQ to generate reactive oxygen species (ROS) was measured as well. Copper alone caused elevated ROS levels at a low concentration (0.63 microM). With PHQ present, however, this elevation in ROS occurred at an even lower Cu level (0.31 microM). Possible attenuation effects of ascorbic acid (vitamin C) on toxicity and ROS production induced by Cu, PHQ, and their mixtures were then examined. Ascorbic acid protected against Cu and Cu-plus-PHQ mixture-mediated toxicity but did not affect PHQ toxicity. Ascorbic acid also lowered ROS levels in the presence of Cu and Cu plus PHQ. We conclude that there exist potential toxic interactions between metals and modified PAHs and that these interactions can involve ROS formation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».