Differences in Activation of Aryl Hydrocarbon Receptors of White Sturgeon Relative to Lake Sturgeon Are Predicted by Identities of Key Amino Acids in the Ligand Binding Domain
Notice bibliographique
Résumé
Dioxin-like compounds (DLCs) are pollutants of global environmental concern. DLCs elicit their adverse outcomes through activation of the aryl hydrocarbon receptor (AhR). However, there is limited understanding of the mechanisms that result in differences in sensitivity to DLCs among different species of fishes. Understanding these mechanisms is critical for protection of the diversity of fishes exposed to DLCs, including endangered species. This study investigated specific mechanisms that drive responses of two endangered fishes, white sturgeon (Acipenser transmontanus) and lake sturgeon (Acipenser fulvescens) to DLCs. It determined whether differences in sensitivity to activation of AhRs (AhR1 and AhR2) can be predicted based on identities of key amino acids in the ligand binding domain (LBD). White sturgeon were 3- to 30-fold more sensitive than lake sturgeon to exposure to 5 different DLCs based on activation of AhR2. There were no differences in sensitivity between white sturgeon and lake sturgeon based on activation of AhR1. Adverse outcomes as a result of exposure to DLCs have been shown to be mediated through activation of AhR2, but not AhR1, in all fishes studied to date. This indicates that white sturgeon are likely to have greater sensitivity in vivo relative to lake sturgeon. Homology modeling and in silico mutagenesis suggests that differences in sensitivity to activation of AhR2 result from differences in key amino acids at position 388 in the LBD of AhR2 of white sturgeon (Ala-388) and lake sturgeon (Thr-388). This indicates that identities of key amino acids in the LBD of AhR2 could be predictive of both in vitro activation by DLCs and in vivo sensitivity to DLCs in these, and potentially other, fishes.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».