Assessment of In Vitro Bioaccessibility and In Vivo Oral Bioavailability as Complementary Tools to Better Understand the Effect of Cooking on Methylmercury, Arsenic, and Selenium in Tuna
Notice bibliographique
Résumé
Fish consumption is the main exposure pathway of the neurotoxicant methylmercury (MeHg) in humans. The risk associated with exposure to MeHg may be modified by its interactions with selenium (Se) and arsenic (As). In vitro bioaccessibility studies have demonstrated that cooking the fish muscle decreases MeHg solubility markedly and, as a consequence, its potential absorption by the consumer. However, this phenomenon has yet to be validated by in vivo models. Our study aimed to test whether MeHg bioaccessibility can be used as a surrogate to assess the effect of cooking on MeHg in vivo availability. We fed pigs raw and cooked tuna meals and collected blood samples from catheters in the portal vein and carotid artery at: 0, 30, 60, 90, 120, 180, 240, 300, 360, 420, 480 and 540 min post-meal. In contrast to in vitro models, pig oral bioavailability of MeHg was not affected by cooking, although the MeHg kinetics of absorption was faster for the cooked meal than for the raw meal. We conclude that bioaccessibility should not be readily used as a direct surrogate for in vivo studies and that, in contrast with the in vitro results, the cooking of fish muscle did not decrease the exposure of the consumer to MeHg.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».