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Enregistrement W3196561907 · doi:10.1016/j.envres.2021.112022

Metabolomic profiles in relation to benchmark polycyclic aromatic compounds (PACs) and trace elements in two seabird species from Arctic Canada

2021· article· en· W3196561907 sur OpenAlexafffundabout
Sailendra Nath Sarma, Philippe J. Thomas, Shama Naz, Bruce D. Pauli, Doug Crump, Yasmeen Zahaby, Jason M. O’Brien, Mark L. Mallory, Ryan P. Franckowiak, Michel Gendron, Jennifer F. Provencher

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityAcadia UniversityUniversity of OttawaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesCrown-Indigenous Relations and Northern Affairs CanadaEnvironment and Climate Change CanadaConcordia UniversityAcadia University
Mots-clésMetabolomicsEnvironmental chemistryChemistryMetaboliteMetabolomeBiochemistryBiologyChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While exposure of birds to oil-related contaminants has been documented, the related adverse effects this exposure has on Arctic marine birds remain unexplored. Metabolomics can play an important role to explore biologically relevant metabolite biomarkers in relation to different stressors, even at benchmark levels of contamination. The aim of this study was to characterize the metabolomics profiles in relation to polycyclic aromatic compounds (PACs) and trace elements in the liver of two seabird species in the Canadian Arctic. In July 2018, black guillemots (Cepphus grylle) and thick-billed murres (Uria lomvia) were collected by hunters from a region where natural oil seeps occur in the seabed near Qikiqtarjuaq, Nunavut, Canada. A total of 121 metabolites were identified in liver tissue samples using reversed phase and hydrophilic interaction liquid chromatography coupled to high resolution mass spectrometry platforms to detect non-polar and polar metabolites, respectively. Sixty-nine metabolites showed excellent repeatability and linearity and were used to examine possible effects of oil-related contaminants exposure (PACs and trace elements). Metabolites including 3-hydroxy anthranilic acid, adenine, adenosine, adenosine mono-phosphate, ascorbic acid, butyrylcarnitine, cholic acid, guanosine, guanosine mono-phosphate, inosine, norepinephrine and threonine showed significant differences (more than two fold) between the two species. Elevated adenine and adenosine, along with decreased reduced/oxidized glutathione ratio, highlighted the potential for oxidative stress in murres. Lipid peroxidation and superoxide dismutase activity assays also confirmed these metabolomic findings. These results will help to characterize the baseline metabolomic profiles of Arctic seabird species with different foraging behaviour and trace element burden.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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