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Enregistrement W2763020252 · doi:10.1002/etc.3998

Binding of trace elements (Ag, Cd, Co, Cu, Ni, and Tl) to cytosolic biomolecules in livers of juvenile yellow perch (<i>Perca flavescens</i>) collected from lakes representing metal contamination gradients

2017· article· en· W2763020252 sur OpenAlexafffund
Antoine Caron, Maikel Rosabal, Ophélie Drevet, Patrice Couture, Peter G. C. Campbell

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Toxicology and Chemistry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueTrace Elements in Health
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMetallothioneinCytosolMetalPerchChemistryEnvironmental chemistryBiochemistryMetal ions in aqueous solutionChromatographyBiophysicsBiologyEnzymeFish <Actinopterygii>Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Biomolecules involved in handling cytosolic metals in the liver of the yellow perch (Perca flavescens) were characterized in juvenile fish collected from 4 lakes constituting metal contamination gradients. Using size-exclusion liquid chromatography coupled to an inductively coupled mass spectrometer, we determined metal distributions among ligands of different molecular weights in the cytosol, before and after a heat denaturation step designed to isolate metallothionein-like peptides and proteins. Silver, Cd, and Cu found in the heat-stable protein supernatants were indeed largely present as metallothionein-like peptide complexes; but Co, Ni, and Tl, also present in the heat-stable protein supernatants, did not coelute with metallothionein-like peptides and proteins. This difference in metal partitioning is consistent with the known preference of “soft” metals such as Ag, Cd, and Cu(I) for thiolated ligands and the contrasting tendency of Co and Ni to bind to ligands with oxygen and nitrogen as donor atoms. Metal handling in the whole cytosol also reflected these differences in metal-binding behavior. For Cd and Cu, the importance of the molecular weight pool that includes metallothionein-like peptides and proteins increased relative to the other pools as the total cytosolic metal concentration ([M]cytosol) increased, consistent with a concentration-dependent detoxification response. In contrast, for Ni and Tl the increase in [M]cytosol was accompanied by a marked increase in the high–molecular weight (670–33 kDa) pool, suggesting that hepatic Ni and Tl are not effectively detoxified. Overall, the results suggest that metal detoxification is less effective for Ni, Tl, and Co than for Ag, Cd, and Cu. Environ Toxicol Chem 2018;37:576–586. © 2017 SETAC Abstract

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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