PCB Related Effects Thresholds As Derived through Gene Transcript Profiles in Locally Contaminated Ringed Seals (<i>Pusa hispida</i>)
Notice bibliographique
Résumé
Causal evidence linking toxic injury to polychlorinated biphenyl (PCB) exposure is typically confounded by the complexity of real-world contaminant mixtures to which aquatic wildlife are exposed. A local PCB "hotspot" on the Labrador coast provided a rare opportunity to evaluate the effects of PCBs on the health of a marine mammal as this chemical dominated their persistent organic pollutant (POP) burdens. The release of approximately 260 kg of PCBs by a military radar facility over a 30 year period (1970-2000) contaminated some local marine biota, including the ringed seal (Pusa hispida). The abundance profiles of eight health-related gene transcripts were evaluated in liver samples collected from 43 ringed seals in the affected area. The mRNA transcript levels of five gene targets, including aryl hydrocarbon receptor (Ahr), interleukin-1 β (Il1b), estrogen receptor α (Esr1), insulin like growth factor receptor 1 (Igf1), and glucocorticoid receptor α (Nr3c1) correlated with increasing levels of blubber PCBs. PCB threshold values calculated using best-fit hockey-stick regression models for these five genes averaged 1,680±206 ng/g lw, with the lowest, most conservative, being 1,370 ng/g lw for Il1b. Approximately 14% of the seals in the region exceeded this threshold. The dominance of PCBs in the seals studied enabled an assessment of the effects of this chemical on gene transcripts involved in regulating the health of a highly mobile predator, something that is rarely possible in the world of complex 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 | 0,000 | 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 ».