APLIKASI BIOMARKER HISTOPATOLOGI HATI DAN GINJAL IKAN TIMPAKUL (Periophthalmodon schlosseri) SEBAGAI PERINGATAN DINI TOKSISITAS LOGAM BERAT TIMBAL (Pb) DI MUARA SUNGAI BARITO
Notice bibliographique
Résumé
Pencemaran logam berat pada ekosistem estuari masih menjadi masalah serius yang membahayakan biota, kualitas perairan dan kesehatan manusia. Muara Sungai Barito termasuk kawasan estuari yang padat aktivitas transportasi batubara, alih fungsi lahan mangrove ke tambak, dan terdapat industri di sepanjang tepi sungainya dengan buangan limbahnya berpotensi mencemari lingkungan sehingga diperlukan program biomonitoring dengan ikan timpakul sebagai biomarker. Paparan logam berat mengakibatkan efek toksik dengan menginduksi stres oksidatif dan produksi senyawa oksigen reaktif (ROS) sehingga menyebabkan perubahan struktur histologis pada organ. Tujuan penelitian mengevaluasi kondisi eksisting kualitas perairan muara sungai Barito secara deskriptif saat penelitian dilakukan; mengukur kandungan logam berat Pb pada air, sedimen, hati dan ginjal; mengkaji struktur histopatologi organ hati dan ginjal akibat polutan logam berat Pb. Metode penelitian deskriptif analitik, sedangkan metode penentuan lokasi dengan purposive sampling. Materi penelitian sampel air, sedimen, organ hati dan ginjal dari muara sungai dan pesisir Kuala Lupak. Penelitian dilaksanakan bulan Agustus 2020. Rerata berat tubuh ikan 153,56 ± 27,55 g dan panjang total 22,64 ± 1,22 cm. Kandungan logam berat Pb pada air, sedimen, hati, ginjal diukur dengan Atomic Absorption Spectrophotometry di Balai Riset dan Standarisasi Industri Banjarbaru. Analisis histopatologi hati dan ginjal dengan metode parafin di Laboratorium Anfis FMIPA ULM Banjarbaru dan Laboratorium Balai Perikanan Budidaya Air Tawar Mandiangin. Hasil penelitian menunjukkan kualitas air (suhu, pH, DO, TSS, salinitas) muara sungai Barito dan pesisir dalam kondisi baik karena masih dalam kisaran standar kualitas air kelas III sesuai PP RI. 82 tahun 2001. Kandungan logam berat Pb pada sedimen di muara sungai 22,743 mg/kg, di pesisir 21,578 mg/kg sesuai dengan baku mutu dari IADC/CEDA 1997, Swedish Environmental Protection Agency/SEPA 2000 dan Canadian Council of Ministers of the Environment 1999; kandungan logam berat Pb pada organ hati di muara sungai dan pesisir <0,01 mg/kg sesuai dengan baku mutu SNI No. 7387: 2009 tentang Batas Maksimum Cemaran Logam Dalam Bahan Pangan; pada ginjal di muara sungai dan pesisir sedikit lebih tinggi dari batas maksimum yaitu 0,311 mg/kg dan 0,300 mg/kg; sedangkan kandungan logam berat Pb pada air di muara sungai dan pesisir lebih tinggi dari baku mutu PP RI no 82 tahun 2001 yaitu 0,246 mg/L dan 0,197 mg/L. Terjadi kongesti pembuluh darah, vakuolisasi dan degenerasi melemak pada hati ikan di muara sungai serta kongesti pembuluh darah dan inti piknotik pada hati ikan di pesisir. Terjadi nekrosis tubulus distalis pada ginjal ikan di muara sungai dan dilatasi kapsula bowman pada ginjal ikan di pesisir. Ikan timpakul berpotensi sebagai biomarker dalam biomonitoring untuk mengevalusi pencemaran logam berat di lingkungan perairan rawa pesisir/estuari. Terdeteksinya logam berat Pb dan terjadinya perubahan struktur histologis pada hati dan ginjal merupakan peringatan dini terjadinya pencemaran logam berat pada muara sungai Barito.
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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».