Contaminant biomonitoring augmented with a qPCR array indicates hepatic mRNA gene expression effects in wild-collected seabird embryos
Notice bibliographique
Résumé
Birds can bioaccumulate persistent contaminants, and maternal transfer to eggs may expose embryos to concentrations sufficient to cause adverse effects during sensitive early-life stages. However, using tissue residue concentrations alone to infer whether contaminant effects are occurring suffers from uncertainty, and efficient, sensitive biomarkers remain limited in wildlife. We studied relationships between whole embryo contaminant concentrations (total mercury, organochlorine pesticides, perfluoroalkyl substances, polychlorinated biphenyls, and halogenated flame retardants) together with mRNA expression in embryonic liver tissue from a Pacific Ocean seabird, the rhinoceros auklet (Cerorhinca monocerata). Fresh eggs were collected, incubated under controlled conditions, and from the pre-hatch embryo, hepatic RNA was extracted for qPCR array analysis to measure gene expression (2−∆Cq), while the remaining embryo was analyzed for contaminant residues. Contaminant and gene expression data were assessed with a combination of multivariate approaches and linear models. Results indicated correlations between embryonic total mercury and several genes such as sepp1, which encodes selenoprotein P. Correlation between the biotransformation gene cyp1a4 and the C7 perfluoroalkyl carboxylic acid PFHpA was also evident. This study demonstrates that egg collection from free-living populations for contaminant biomonitoring programs can relate chemical residues to in ovo mRNA gene expression effects in embryo hepatic tissue.
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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 ».