Accounting for transgenerational effects of toxicant exposure in population models alters the predicted long-term population status
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Acute environmental stressors such as short-term exposure to pollutants can have lasting effects on organisms, potentially impacting future generations. Parental exposure to toxicants can result in changes to the epigenome (e.g., DNA methylation) that are passed down to subsequent, unexposed generations. However, it is difficult to gauge the cumulative population-scale impacts of epigenetic effects from laboratory experiments alone. Here, we developed a size- and age-structured delay-coordinate population model to evaluate the long-term consequences of epigenetic modifications on population sustainability. The model emulated changes in growth, mortality, and fecundity in the F0, F1, and F2 generations observed in experiments in which larval Menidia beryllina were exposed to environmentally relevant concentrations of bifenthrin (Bif), ethinylestradiol (EE2), levonorgestrel (LV), or trenbolone (TB) in the parent generation (F0) and reared in clean water up to the F2 generation. Our analysis suggests potentially dramatic population-level effects of repeated, chronic exposures of early-life stage fish that are not captured by models not accounting for those effects. Simulated exposures led to substantial declines in population abundance (LV and Bif) or near-extinction (EE2 and TB) with the exact trajectory and timeline of population decline dependent on the combination of F0, F1, and F2 effects produced by each compound. Even acute one-time exposures of each compound led to declines and recovery over multiple years due to lagged epigenetic effects. These results demonstrate the potential for environmentally relevant concentrations of commonly used compounds to impact the population dynamics and sustainability of an ecologically relevant species and model organism.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».