Organohalogens Naturally Biosynthesized in Marine Environments and Produced as Disinfection Byproducts Alter Sarco/Endoplasmic Reticulum Ca<sup>2+</sup>Dynamics
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary sources of organohalogens produced as disinfection byproducts (DBPs) are receiving considerable attention as emerging pollutants because of their abundance, persistence, and potential to structurally mimic natural organohalogens produced by bacteria that serve signaling or toxicological functions in marine environments. Here, we tested 34 organohalogens from anthropogenic and marine sources to identify compounds active toward ryanodine receptor (RyR1), known toxicological targets of non-dioxin-like polychlorinated biphenyls (PCBs) and polybrominated diphenyl ethers (PBDEs). [ 3 H]Ryanodine ([ 3 H]Ry) binding screening (≤2 μM) identified 10 highly active organohalogens. Further analysis indicated that 2,3-dibromoindole ( 14 ), tetrabromopyrrole ( 31 ), and 2,3,5-tribromopyrrole ( 34 ) at 10 μM were the most efficacious at enhancing [ 3 H]Ry binding. Interestingly, these congeners also inhibited microsomal sarcoplasmic/endoplasmic reticulum (SR/ER) Ca 2+ ATPase (SERCA1a). Dual SERCA1a inhibition and RyR1 activation triggered Ca 2+ efflux from microsomal vesicles with initial rates rank ordered 31 > 34 > 14 . Hexabromobipyrroles ( 25 ) enhanced [ 3 H]Ry binding moderately with strong SERCA1a inhibition, whereas pyrrole ( 24 ), 2,3,4-tribromopyrrole ( 26 ), and ethyl-4-bromopyrrole-2-carboxylate ( 27 ) were inactive. Of three PBDE derivatives of marine origin active in the [ 3 H]Ry assay, 4′-hydroxy-2,3′,4,5′,6-pentabromodiphenyl ether ( 18 ) was also a highly potent SERCA1a inhibitor. Molecular targets of marine organohalogens that are also DBPs of emerging environmental concern are likely to contribute to their toxicity.
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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 ».