Toxicity of representative mixture of five rare earth elements in juvenile rainbow trout (Oncorhynchus mykiss) juveniles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rare earth elements (REEs) are contaminants of increasing interest due to intense mining activities for commercial purposes and ultimately released in the environment. We exposed juvenile rainbow trout ( Oncorhynchus mykiss ) to a representative mixture of the five most abundant REEs for 96 h at concentrations similar found in lakes contaminated by mining activities at 0.1, 1, 10, and 100X whereas the 1x mixture contained cerium (Ce, 280 μg/L), lanthanum (La, 140 μg/L), neodymium (Nd, 120 μg/L), praseodymium (Pr, 28 μg/L), and samarium (Sm, 23 μg/L). We investigated the expression of 14 genes involved in oxidative stress, DNA repair, tissue growth/proliferation, protein chaperoning, xenobiotic biotransformation, and ammonia metabolism in the liver. In addition, DNA damage, oxidative stress (lipid peroxidation or LPO), inflammation (cyclooxygenase or COX activity), detoxification mechanisms (glutathione-S-transferase activity or GST), and labile zinc were determined in gills. The data revealed that genes involved in oxidative stress-catalase ( cat ), heat shock proteins 70 ( hsp70 ), and glutamate dehydrogenase ( glud ) were upregulated while glutathione S-transferase ( gst ) and metallothionein ( mt ) gene expressions were downregulated. The mixture was genotoxic and increased labile Zn in gills of exposed trout. These changes occurred at concentrations 600 times lower than the LC 50 for this mixture indicating effects below the 1X concentration. Based on principal component analysis and concentration-dependent reponses, the following sublethal effects were considered the most important/significant: DNA strand breaks (genotoxicity), labile Zn, cat , gst , hsp70 , sparc , mt , and glud. These effects of fish juveniles are likely to occur in environments under the influence of mining activities.
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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 | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».