Selenium–mercury interactions and relationship to aquatic toxicity: a review
Notice bibliographique
Résumé
A review of the literature pertaining to selenium-mercury (Se/Hg) interactions in aquatic species was performed to provide insight into the mechanisms allowing for the reported changes in bioaccumulation and toxicity that have been observed when the two elements occur at elevated concentrations. Selenium (Se) has been shown to protect against mercury (Hg) toxicity in all animal models evaluated (fish, birds, mammals, and plants). To explore the interaction between the two elements, data are presented on concentrations of both elements in wild-caught fish at numerous locations. The data show that most fish have Se/Hg ratios >1.0. The importance of this ratio has been reported, with suggestions that the protective interaction is due in large part to the formation of HgSe. Data show that when the Se/Hg molar ratio is <1.0 in the diet of fish and animals, Hg toxicity will be expressed, provided that the Hg concentration is sufficiently high. This toxicity is likely the result of Se deficiency leading to an excess of reactive oxygen species. Laboratory fish toxicity studies reviewed show that Se toxicity can be reduced or eliminated when Hg is added to the diet in moderate amounts. Field studies have shown reduced accumulation of Hg when Se concentrations are increased. When Hg in the diet is significantly elevated (usually >10 µg/g), toxicity is expressed regardless of the Se present. Likewise, amelioration of Se toxicity by Hg occurs over a limited range. Tissue thresholds for Se toxicity have been derived primarily from studies where fish eggs were extracted from wild fish and embryo deformities were observed; however, the amount of Hg in the fish or ovaries was not considered, which could lead to uncertainty in the toxicity threshold. It is recommended that both elements be measured and evaluated when performing risk assessments and setting water quality criteria.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».