Investigation on the Toxicity of Nanoparticle Mixture in Rainbow Trout Juveniles
Notice bibliographique
Résumé
The environmental impacts of nanoparticle mixtures in the aquatic environment is not well understood. The purpose of this study examined the sub-lethal toxicity of low concentrations (ug/L range) of selected nanoparticles alone and in mixtures in juvenile trout. Fish were exposed to to individual and two environmentally relevant mixtures of silver (nAg), copper oxide (nCuO) and cerium oxide (nCeO) nanoparticles for 96 h at 15 °C. After the exposure period, fish were depurated overnight and tissue levels in Ag, Ce, Cu and Zn were determined along with a suite of effects biomarkers such as oxidative stress/inflammation, denatured protein tagging (ubiquitin), DNA strand breaks (genotoxicity) and acetylcholinesterase (AChE) activity. The data showed that these nanoparticles behaved as suspended matter but were nevertheless bioavailable for fish with bioconcentration factors of 6, 8 and 2 for nAg, nCeO and nCuO respectively. Only nCuO alone increased malonaldehyde (lipid peroxidation) contents but all nanoparticles increased DNA damage, protein-ubiquitin labeling, and decreased AChE activity. Globally, the toxicity of nCeO and nCuO was generally stronger than nAg, and antagonist effects were found in the mixtures. The interactions involved in these antagonisms are not well understood but do not involve the liberation of free ions and labile zinc in tissues. In conclusion, the bioavailability and toxicity of these nanoparticles are influenced by mixtures of nanoparticles, which is likely to occur in contaminated environments.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 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 ».