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Enregistrement W4402628749 · doi:10.1016/j.ecoenv.2024.117032

Impacts of graphene oxide contamination on a food web: Threats to somatic and reproductive health of organisms

2024· article· en· W4402628749 sur OpenAlexaff
Ehsan Hashemi, John P. Giesy, Zhuobin Liang, Omid Akhavan, Aidin Rahim Tayefeh, Morteza Daliri Joupari, Mohammad Hossein Sanati, Parvin Shariati, Mehdi Shamsara, Abbas Farmany

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesVice Chancellor for Research and Technology, Hamadan University of Medical SciencesNational Institute for Genetic Engineering and BiotechnologyHamadan University of Medical SciencesIran National Science Foundation
Mots-clésContaminationGrapheneEnvironmental healthSomatic cellFood contaminantBiologyFood scienceEcologyMedicineGeneticsNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contamination of aquatic food webs with nanomaterials poses a significant ecological and human health challenge. Ingestion of nanomaterials alongside food disrupts digestion and impairs physiological processes, with potential consequences for organism fitness and survival. Complex interactions between nanomaterials and biota further exacerbate the issue, influencing life-history strategies and ecosystem dynamics. Accumulation of nanomaterials within autotrophic and detritus-based food webs raises concerns about biomagnification, especially for top-level consumers and seafood-dependent human populations. Understanding the extent and impact of nanomaterial contamination on aquatic biota is crucial for effective mitigation strategies. To address this challenge, we conducted a comprehensive study evaluating the bioaccumulation effects of graphene oxide (GO), a commonly used nanomaterial, within an aquatic food chain. Using a gnotobiotic freshwater microcosm, we investigated the effects of micro- and nano-scale GO sheets on key organisms: green algae (Chlorella vulgaris), brine shrimp (Artemia salina), and zebrafish (Danio rerio). Two feeding regimes, direct ingestion and trophic transfer, were employed to assess GO uptake and transfer within the food web. Direct exposure involved individual organisms being exposed to either nano- or micro-scale GO sheets, while trophic transfer involved a sequential exposure pathway: algae exposed to GO sheets, artemias feeding on the algae, and zebrafish consuming the artemias. Our study provides critical insights into nanomaterial contamination in aquatic ecosystems. Physicochemical properties of GO sheets, including ζ-potential and dispersion, were influenced by salt culture media, resulting in aggregation under salt conditions. Microscopic imaging confirmed the bioaccumulation of GO sheets within organisms, indicating prolonged exposure and potential long-term effects. Notably, biodistribution analysis in zebrafish demonstrated the penetration of nano-sized GO into the intestinal wall, signifying direct interaction with vital organs. Exposure to GO resulted in increased zebrafish mortality and impaired reproductive performance, particularly through trophic transfer. These findings emphasize the urgent need to address nanomaterial contamination in aquatic food webs to protect ecosystem components and human consumers. Our study highlights the importance of developing effective mitigation strategies to preserve the integrity of aquatic ecosystems, ensure resource sustainability, and safeguard human well-being. In conclusion, our study provides crucial insights into the impact of nanomaterial pollution on aquatic biota. By recognizing the challenges posed by nanomaterial contamination and implementing targeted interventions, we can mitigate the adverse effects, preserving the integrity of aquatic ecosystems and safeguarding human health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil0,347

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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