Investigation of Daphnia magna Sub-Lethal Exposure to Organophosphate Esters in the Presence of Dissolved Organic Matter Using 1H NMR-Based Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
Organophosphate esters (OPEs) are frequently detected in aquatic environments. Hydrophobic OPEs with high octanol-water partition coefficients (Log KOW) will likely sorb to dissolved organic matter (DOM) and consequently alter OPE bioavailability and sub-lethal toxicity. 1H nuclear magnetic resonance (NMR)-based metabolomics was used to evaluate how DOM (5 mg organic carbon/L) alters the metabolic response of Daphnia magna exposed to sub-lethal concentrations of three individual OPEs with varying hydrophobicity. D. magna exposed to the hydrophilic contaminant (Log KOW = 1.43) tris(2-chloroethyl) phosphate (TCEP) did not have substantial metabolic changes and DOM did not alter the metabolic response. There were significant increases in amino acids and a decrease in glucose from exposure to the hydrophobic contaminant (Log KOW = 3.65) tris(2-butoxyethyl) phosphate (TBOEP) which DOM did not mitigate, likely due to the high sub-lethal toxicity of TBOEP. Exposure to DOM and the hydrophobic contaminant (Log KOW = 4.76) triphenyl phosphate (TPhP) resulted in a unique metabolic response which was unlike TPhP only exposure, perhaps because DOM may be an additional stressor with TPhP exposure. Therefore, Log KOW values may not always predict how sub-lethal contaminant toxicity will change with DOM and there should be more consideration to incorporate DOM in sub-lethal ecotoxicology testing.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».