Contemporary Comprehensive Review on Arsenic-Induced Male Reproductive Toxicity and Mechanisms of Phytonutrient Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic (As) is a poisonous metalloid that is toxic to both humans and animals. Drinking water contamination has been linked to the development of cancer (skin, lung, urinary bladder, and liver), as well as other disorders such as diabetes and cardiovascular, gastrointestinal, neurological, and developmental damage. According to epidemiological studies, As contributes to male infertility, sexual dysfunction, poor sperm quality, and developmental consequences such as low birth weight, spontaneous abortion, and small for gestational age (SGA). Arsenic exposure negatively affected male reproductive systems by lowering testicular and accessory organ weights, and sperm counts, increasing sperm abnormalities and causing apoptotic cell death in Leydig and Sertoli cells, which resulted in decreased testosterone synthesis. Furthermore, during male reproductive toxicity, several molecular signalling pathways, such as apoptosis, inflammation, and autophagy are involved. Phytonutrient intervention in arsenic-induced male reproductive toxicity in various species has received a lot of attention over the years. The current review provides an in-depth summary of the available literature on arsenic-induced male toxicity, as well as therapeutic approaches and future directions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».