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Enregistrement W4397004386 · doi:10.3390/jox14020038

How Per- and Poly-Fluoroalkyl Substances Affect Gamete Viability and Fertilization Capability: Insights from the Literature

2024· article· en· W4397004386 sur OpenAlexaff
Cielle Lockington, Laura A. Favetta

Notice bibliographique

RevueJournal of Xenobiotics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGameteHuman fertilizationFertilityCapacitationSpermLuteinizing hormoneBiologyTestosterone (patch)AndrologySperm motilityHormoneEndocrinologyPopulationMedicineAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There has been emerging research linking per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS) to gamete viability and fertility. PFAS, prevalent in the environment and water supplies, undergo slow degradation due to their C-F bond and a long half-life (2.3-8.5 years). In females, PFAS inhibit the hypothalamic-pituitary-gonadal (HPG) axis, reducing follicle-stimulating hormone (FSH) and luteinizing hormone (LH) levels, leading to the inhibition of androgen and estradiol production. PFAS have been found to cause detrimental effects on egg quality through impairing folliculogenesis. In males, PFAS can impair sperm motility and morphology: two fundamental qualities of successful fertilization. PFAS exposure has been proven to inhibit testosterone production, sperm capacitation, and acrosomal reaction. After fertilization, the results of PFAS exposure to embryos have also been investigated, showing reduced development to the blastocyst stage. The aim of this review is to report the main findings in the literature on the impact of PFAS exposure to gamete competency and fertilization capability by highlighting key studies on both male and female fertility. We report that there is significant evidence demonstrating the negative impacts on fertility after PFAS exposure. At high doses, these environmentally abundant and widespread compounds can significantly affect human fertility.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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