Emerging investigator series: nontargeted screening of aryl hydrocarbon receptor agonists in endangered beluga whales from the St. Lawrence Estuary: beyond legacy contaminants
Notice bibliographique
Résumé
The elevated concentrations of organohalogen contaminants in the endangered St. Lawrence Estuary (SLE) belugas have prompted the hypothesis that aryl hydrocarbon receptor (AhR) activity may be a contributor towards their potential adverse effects. While indirect associations between AhR and contaminant levels have been reported in SLE beluga tissues, AhR activity was never directly measured. Using bioassays and nontargeted analysis, this study contrasted AhR activity and agonist profiles between pooled tissue extracts of endangered SLE and non-threatened Arctic belugas. Tissue extracts of SLE belugas exhibited significantly higher overall AhR activity than that of Arctic belugas, with a 2000s SLE beluga liver extract exerting significantly higher activity than blubber extracts of SLE and Arctic belugas from the same time period. Contrary to our expectations, well-known AhR agonists detected by nontargeted analysis, including polychlorinated biphenyls (PCBs), were only minor contributors to the observed AhR activity. Instead, Tox21 suspect screening identified more polar chemicals, such as dyes and natural indoles, as potential contributors. Notably, the natural product bromoindole was selectively detected in SLE beluga liver at high abundance and was further confirmed as an AhR agonist. These findings highlighted the significance of the AhR-mediated toxicity pathway in belugas and underscored the importance of novel AhR agonists, particularly polar compounds, in its induction.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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.
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 ».