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Enregistrement W2174106028 · doi:10.18192/uojm.v5i2.1413

Rotenone Neurotoxicity Causes Dopamine Neuron Loss in Zebrafish

2015· article· en· W2174106028 sur OpenAlexaffvenue
Simon Martel, Jonathan Keow, Marc Ekker

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueZebrafish Biomedical Research Applications
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotenoneNeurotoxicityDopamineZebrafishDopamine transporterOxidative stressBiologyNeuronCell biologyMolecular biologyNeuroscienceChemistryToxicityEndocrinologyInternal medicineDopaminergicBiochemistryMedicineMitochondrionGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT:Objectives: We sought to determine whether rotenone, a commonly used pesticide, exhibits neurotoxicity in zebrafish by causing dopamine neuron loss through rotenone-induced oxidative damage. Methods: We exposed transgenic zebrafish embryos expressing green fluorescent protein under the control of the cis-regulatory elements of dopamine transporter (dat) to rotenone to determine the neurotoxic effects of rotenone on dopamine neuron abundance and pattern distribution, as well as the presence of apoptotic markers. The oxidative stress potential of rotenone on embryos was assessed using a live MitoSOX Red assay, and behavioural testing on adult zebrafish was assessed using video recordings of midline crossing events. Results: Zebrafish embryos treated with rotenone displayed a 50% reduction in dopamine neurons in the ventral diencephalon when exposed to 30µM rotenone (n=6, p<0.001), and rotenone-exposed zebrafish raised to adulthood demonstrate an anxiety-like behaviour (n=5, p<0.01). Furthermore embryos exposed to rotenone also demonstrated a logarithmic increase in markers of oxidative damage (n=3, p<0.001) and apoptotic activity in their diencephalic neurons. Conclusions: These results show that rotenone can induce dopamine neuron loss in zebrafish, providing a useful model for studying the environmental causes of Parkinson’s disease. RÉSUMÉ:Objectif: Nous cherchons à déterminer si la roténone, un élément commun dans les pesticides, démontre de la neurotoxicité dans les poissons-zèbres en causant une perte de dopamine dans leurs neurones à travers le dommage oxydatif induit par la roténone. Méthode: Nous avons exposé des embryons de poissons-zèbres transgéniques qui expriment la protéine fluorescente verte sous le contrôle d’éléments cis-régulateurs des transporteurs sélectifs de dopamine (dat) à la roténone pour déterminer les effets neurotoxiques de ce dernier sur les niveaux dopaminergiques dans leurs neurones. De plus, nous avons évalué la présence de marqueurs apoptotiques. Le stress oxydatif potentiel de la roténone sur les embryons a été analysé par le « live MitoSOX Red assay » et les tests comportementaux sur les poissons-zèbres adultes furent analysés en utilisant des enregistrements vidéo. Résultats: Les embryons de poissons-zèbres qui ont été traités avec la roténone ont démontré une réduction de dopamine de 50% dans les neurones localisés dans le diencéphale ventral, quand exposés à 30µM de roténone (n=6, p<0.001). Ils ont également illustré une augmentation logarithmique dans les marqueurs de dommage oxydatif (n=3, p<0.001) et une activité apoptotique dans les neurones du diencéphale. Les poissons-zèbres exposés à de la roténone qui ont atteint l’âge adulte ont démontré des comportements d’anxiété (n=5, p<0.01). Conclusion: Les résultats démontrent que la roténone peut induire une perte dopaminergique dans les neurones des poissons-zèbres. Ces résultats s’avèrent utiles pour étudier davantage les causes environnementales reliées à la maladie de Parkinson.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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