Assessment of the toxicity of a mixture of five rare earth elements found in aquatic ecosystems in Hydra vulgaris
Notice bibliographique
Résumé
Rare earth elements (REEs) are considered critical elements for technology and their extraction through mining activities is expected to increase in the future. Due to their chemical similarities, they often co-occur in minerals and thus their ecotoxicity should be assessed as a group/family. However, the available ecotoxicological studies focused mainly on the evaluation of the potential toxicological impacts of individual REEs rather than their mixtures. The aim of this study was therefore to evaluate the toxicity of a representative mixture of five REEs (La, Ce, Pr, Nd and Sm) spanning environmentally relevant concentrations ranging from 0.05X (29 µg REEs L−1) to 5X (2926 µg REEs L−1) to the test organism, Hydra vulgaris, at the morphological, reproductive and regenerative levels. The data showed that lethality occurred at concentrations near (2.5 fold) to those inducing sublethal effects after chronic exposure of 7 days. The mixture affected reproduction and head regeneration and even lethality at concentrations even below those reported at environmental concentration (0.5X = 293 µg REEs L−1) in lakes. This suggests that REEs concentrations found in lakes near mining activities could disrupt regeneration and impair embryonic development. Our data also revealed that combining the 5 REEs results in an antagonistic effect, suggesting that those elements share the same receptor and that low molecular weight and high radius elements (approaching iron) were less toxic. Taken together, hydra could be used as a sensitive model organism for the assessment of aquatic ecotoxicological risks of REE mixtures but further analyses of biochemical and gene expressions should improve our understanding of the long-term effects of REEs mixtures.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».