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Enregistrement W4281776093 · doi:10.17975/sfj-2022-009

Exploring the effect of atrazine exposure on the reproductive capacity of <i>Daphnia magna</i>

2022· article· en· W4281776093 sur OpenAlexafffundvenue
Lee Christoff-Johan, Lee Nikko-Johan

Notice bibliographique

RevueSTEM Fellowship Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésAtrazineDaphnia magnaDNA fragmentationBiologyFragmentation (computing)OffspringDaphniaToxicologyPesticideApoptosisToxicityEcologyInternal medicineZooplanktonGeneticsProgrammed cell deathPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atrazine is an herbicide commonly used for weed control in crops and on turf, but environmental contamination with atrazine causes endocrine disruption leading to reproductive defects in humans and freshwater organisms. The molecular and cellular mechanisms causing these reproductive deficiencies remain largely unknown. Thus, the purpose of this study is to explore the reproductive consequence of atrazine exposure at the molecular and cellular level in the freshwater planktonic crustacean, Daphnia magna. Results show that exposure of D. magna to high atrazine concentration of 1000 or 2000 μg/L reduced the number of the first set of offspring born at least 5 days after atrazine exposure. D. magna exposed to these atrazine concentrations exhibited DNA fragmentation, nuclear condensation and fragmentation in the ovaries, and caspase-3 protein activation in both the ovaries and embryos in the brood chamber. No obvious DNA fragmentation, nuclear condensation and fragmentation, or caspase-3 activation was seen in other tissues. These findings suggest that high environmental concentrations of atrazine specifically induce apoptosis in reproductive tissues, which could account for the decline in the number of offspring in D. magna exposed to high concentrations of atrazine.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,168 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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