Identification of Mid-Polar and Polar AhR Agonists in Cetaceans from Korean Coastal Waters: Application of Effect-Directed Analysis with Full-Scan Screening
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Major aryl hydrocarbon receptor (AhR) agonists were identified in extracts of blubber, liver, and muscle from six long-beaked common dolphins ( Delphinus capensis ) and one fin whale ( Balaenoptera physalus ) collected from Korean coastal waters using effect-directed analysis. Results of the H4IIE- luc bioassay indicated that the polar fractions of blubber and liver extracts from the fin whale exhibited relatively high AhR-mediated potencies. Based on full-scan screening with high-resolution mass spectrometry, 37 AhR agonist candidates, spanning four use categories: pharmaceuticals, pesticides, cosmetics, and natural products, were selected. Among these, five polar AhR agonists were newly identified through toxicological confirmation. Concentrations of polar AhR agonists in cetaceans were tissue-specific, with extracts of blubber and liver containing greater concentrations than muscle extracts. Polar AhR agonists with great log K OA values (>5) were found to biomagnify in the marine food chain potentially. Polar AhR agonists contributed 8.9% of the observed AhR-mediated potencies in blubber and 49% in liver. Rutaecarpine and alantolactone contributed significantly to the total AhR-mediated potencies of blubber, whereas hydrocortisone was a major AhR contributor in the liver of the fin whale. This study is the first to identify the tissue-specific accumulation of polar AhR agonists in blubber and liver extracts of cetaceans.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».