1H-Nuclear Magnetic Resonance Metabolomics Analysis of <i>Arabidopsis thaliana</i> Exposed to Perfluorooctanoic Acid and Perfluoroctanesulfonic Acid
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Perfluorinated alkyl substances (PFAS) are ubiquitous environmental contaminants that are widely used in consumer products and fire suppression foams. The presence of PFAS in ground and surface water can create a route for PFAS to enter the soil, exposing ecosystems (including agroecosystems), where they will move through the food web via biomagnification. The toxicity of PFAS to plants, particularly in agricultural ecosystems, is of emerging concern due to the application of biosolids that are often contaminated with PFAS. Nevertheless, due to the low concentrations of PFAS in most agricultural soils, the direct impact of PFAS on plant health is not well understood. We used 1H-nuclear magnetic resonance (NMR) metabolomics to explore the effects of exposure of two key PFAS, perfluorooctanoic acid and perfluorooctanesulfonic acid, on Arabidopsis thaliana, a model organism. We found that Arabidopsis exhibited an accumulation of multiple metabolites, including soluble sugars (glucose and sucrose), multiple amino acids, and tri-carboxylic acid (TCA) cycle intermediates, suggesting that PFAS exposure impacts the metabolism of plants by causing an accumulation of stress-related amino acids and soluble sugars that drives increased activity of the TCA cycle. The present study shows that 1H-NMR metabolomics is a viable tool for investigating changes in the metabolic profile of plants exposed to PFAS and can be used to illuminate the stress response of plants in a high-throughput, nonbiased manner. Environ Toxicol Chem 2023;42:663–672. © 2022 SETAC
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».