Nonadditive effects of PAHs on Early Vertebrate Development: mechanisms and implications for risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are ubiquitous environmental contaminants. Traditionally, much of the research has focused on the carcinogenic potential of specific PAHs, such as benzo(a)pyrene, but recent studies using sensitive fish models have shown that exposure to PAHs alters normal fish development. Some PAHs can induce a teratogenic phenotype similar to that caused by planar halogenated aromatic hydrocarbons, such as dioxin. Consequently, mechanism of action is often equated between the two classes of compounds. Unlike dioxins, however, the developmental toxicity of PAH mixtures is not necessarily additive. This is likely related to their multiple mechanisms of toxicity and their rapid biotransformation by CYP1 enzymes to metabolites with a wide array of structures and potential toxicities. This has important implications for risk assessment and management as the current approach for complex mixtures of PAHs usually assumes concentration addition. In this review we discuss our current knowledge of teratogenicity caused by single PAH compounds and by mixtures and the importance of these latest findings for adequately assessing risk of PAHs to humans and wildlife. Throughout, we place particular emphasis on research on the early life stages of fish, which has proven to be a sensitive and rapid developmental model to elucidate effects of hydrocarbon mixtures.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».