PCB-Associated Changes in mRNA Expression in Killer Whales (<i>Orcinus orca</i>) from the NE Pacific Ocean
Notice bibliographique
Résumé
Killer whales in the NE Pacific Ocean are among the world's most PCB-contaminated marine mammals, raising concerns about implications for their health. Sixteen health-related killer whale mRNA transcripts were analyzed in blubber biopsies collected from 35 free-ranging killer whales in British Columbia using real-time quantitative polymerase chain reaction. We observed PCB-related increases in the expression of five gene targets, including the aryl hydrocarbon receptor (AhR; r(2) = 0.83; p < 0.001), thyroid hormone α receptor (TRα; r(2) = 0.64; p < 0.001), estrogen α receptor (ERα; r(2) = 0.70; p < 0.001), interleukin 10 (IL-10; r(2) = 0.74 and 0.68, males and females, respectively; p < 0.001), and metallothionein 1 (MT1; r(2) = 0.58; p < 0.001). Best-fit models indicated that population (dietary preference), age, and sex were not confounding factors, except for IL-10, where males differed from females. While the population-level consequences are unclear, the PCB-associated alterations in mRNA abundance of such pivotal end points provide compelling evidence of adverse physiological effects of persistent environmental contaminants in these endangered killer whales.
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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 ».