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Enregistrement W2791206216 · doi:10.1016/j.aquatox.2018.02.022

Cardiometabolic response of juvenile rainbow trout exposed to dietary selenomethionine

2018· article· en· W2791206216 sur OpenAlexafffund
Connor M. Pettem, Jennifer M. Briens, David M. Janz, Lynn P. Weber

Notice bibliographique

RevueAquatic Toxicology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Saskatchewan
Mots-clésRainbow troutBiologyEndocrinologyInternal medicineSelenoproteinToxicitySeleniumTroutChemistryOxidative stressCatalaseGlutathione peroxidaseMedicineFisheryFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selenium (Se) is considered an essential trace element, involved in important physiological and metabolic functions for all vertebrate species. Fish require dietary concentrations of 0.1-0.5 μg Se/g dry mass (d.m.) to maintain normal physiological and selenoprotein function, however concentrations exceeding 3 μg/g d.m. have been shown to cause toxicity. As Se is reported to have a narrow margin between essentiality and toxicity, there is growing concern surrounding the adverse effects of elevated Se exposure caused by anthropogenic activities. Previous studies have reported that elevated dietary exposure of fish to selenomethionine (Se-Met) can cause significant cardiotoxicity and alter aerobic metabolic capacity, energy homeostasis and swimming performance. The goal of this study aims to further investigate mechanisms of sublethal Se-Met toxicity, particularly potential underlying cardiovascular and metabolic implications of chronic exposure to environmentally relevant concentrations of dietary Se-Met in juvenile rainbow trout (Oncorhynchus mykiss). Juvenile rainbow trout were fed either control food (1.3 μg Se/g d.m.) or Se-Met spiked food (6.4, 15.8 or 47.8 μg Se/g d.m.) for 60 d at 3% body weight per day. Following exposure, ultrahigh resolution B-mode and Doppler ultrasound was used to characterize cardiac function in vivo. Chronic dietary exposure to Se-Met significantly increased stroke volume, cardiac output, and ejection fraction. Fish fed with Se-Met spiked food had elevated liver glycogen and triglyceride stores, suggesting impaired energy homeostasis. Exposure to Se-Met significantly decreased mRNA abundance of citrate synthase (CS) in liver and serpin peptidase inhibitor, clad H1 (SERPINH) in heart, and increased mRNA abundance of sarcoplasmic reticulum calcium ATPase (SERCA) and key cardiac remodelling enzyme matrix metalloproteinase 9 (MMP9) in heart. Taken together, these responses are consistent with a compensatory cardiac response to increased susceptibility to oxidative stress, namely a decrease in ventricular stiffness and improved cardiac function. These cardiac alterations in trout hearts were linked to metabolic disruption in other major metabolic tissues (liver and skeletal muscle), impaired glucose tolerance with increased levels of the toxic glucose metabolite, methylglyoxal, increased lipid peroxidation in skeletal muscle, development of cataracts and prolonged feeding behaviour, indicative of visual impairment. Therefore, although juvenile rainbow trout hearts were apparently able to functionally compensate for adverse metabolic and anti-oxidant changes after chronic dietary exposure Se-Met, complications associated with hyperglycemia in mammalian species were evident and would threaten survival of juvenile and adult fish.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations19
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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