Effects of long-term cadmium exposure on urinary metabolite profiles in mice
Notice bibliographique
Résumé
Cadmium (Cd) is a common environmental pollutant with known toxic effects on the kidney. Urinary metabolomics is a promising approach to study mechanism by which Cd-induced nephrotoxicity. The aim of this study was to elucidate the mechanism of Cd toxicity and to develop specific biomarkers by identifying urinary metabolic changes after a long-term of Cd exposure and with the critical concentration of Cd in the kidney. Urine samples were collected from wild-type 129/Sv mice after 67 weeks of 300 ppm Cd exposure and analyzed by ultra performance liquid chromatography connected with quadrupole time of flight mass spectrometer (UPLC-QTOF-MS) based metabolomics approach. A total of 40 most differentiated metabolites (9 down-regulated and 31 up-regulated) between the control and Cd-exposed group were identified. The majority of the regulated metabolites are amino acids (glutamine, L-aspartic acid, phenylalanine, tryptophan, and D-proline) indicating that amino acid metabolism pathways are affected by long-term exposure of Cd. However, there are also some nucleotides (guanosine, guanosine monophosphate, cyclic AMP, uridine), amino acid derivatives (homoserine, N-acetyl-L-aspartate, N-acetylglutamine, acetyl-phenylalanine, carboxymethyllysine), and peptides. Results of pathway analysis showed that the arginine and proline metabolism, purine metabolism, alanine, aspartate and glutamate metabolism, and aminoacyl-tRNA biosynthesis were affected compared to the control. This study demonstrates that metabolomics is useful to elucidate the metabolic responses and biological effects induced by Cd-exposure.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».