Environmental Contaminant Mixtures at Ambient Concentrations Invoke a Metabolic Stress Response in Goldfish Not Predicted from Exposure to Individual Compounds Alone
Notice bibliographique
Résumé
Environmental contaminants from wastewater and industrial or agricultural areas are known to have adverse effects on development, reproduction, and metabolism. However, reliable assessment of environmental contaminant impact at low (i.e., ambient) concentrations using genomics and transcriptomics approaches has proven challenging. A goldfish model was used to investigate the effects of aquatic pollutant exposure in vivo by means of quantitative nuclear magnetic resonance metabolomics in multiple organs to elucidate a system-wide response. Animals were exposed to 4,4'-isopropylidenediphenol (Bisphenol-A, BPA), di-(2-ethylhexyl)-phthalate (DEHP), and nonylphenol (NP). Metabolite-specific spectral analysis combined with pathway-driven bioinformatics indicated changes in energy and lipid metabolism in liver following exposure to individual contaminants and a tertiary mixture. A dissimilar response in testis exposed to DEHP and mixture indicates disrupted AMPK and cAMP signaling. Uniquely, our observations (1) suggest that exposure to a contaminant mixture is characterized by a stress response not predicted from exposure to individual contaminants, even in the absence of other phenotypic features and (2) demonstrate the sensitivity of metabolomics in risk-assessment of environmental toxicant mixtures at ambient concentrations by detecting early stage metabolic dysregulation. These findings have general applicability in the assessment of "benign" compound mixtures in environmental and pharmaceutical development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».