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Enregistrement W4402943939 · doi:10.1016/j.ecoenv.2024.117119

Microplastics’ vector effect on Co-bioaccumulation of it and polychlorinated biphenyls in Crassostrea hongkongensis

2024· article· en· W4402943939 sur OpenAlexaff
Miao Cui, Gaojun Zheng, Xin Wu, Jiaying Zhang, Zibin Wang, Zhicong Pang, Hu Ren, Delin Xu

Notice bibliographique

RevueEcotoxicology and Environmental Safety · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensMinistry of Agriculture
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceScience and Technology Planning Project of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBioaccumulationMicroplasticsEnvironmental chemistryChemistryEnvironmental toxicologyToxicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microplastics (MPs) and polychlorinated biphenyls (PCBs) are known with high persistence and toxicity, posing urgent threats to food safety and human health. However, little is known about the synergistic effect of MPs on PCBs bioaccumulation on Crassostrea hongkongensis . In the present study, diverse types of MPs were analyzed on sea water and C. hongkongensis sampled from three distinct estuary sites, and film-shaped MPs were discovered to be preferentially ingested by the oysters. Interestingly, the content of MPs and PCBs showed negative correlation (R 2 = 0.452, p < 0.001) in the oysters sampled from site 2. Upon MPs and PCBs co-treatment, the in vivo accumulation of PCBs in C. hongkongensis was inhibited by 25.90 % when compared to the group treated with PCBs solely. PCBs stresses significantly induced the expression of genes of CYP2C31 , GST , SOD and HSP70 in C. hongkongensis , while, the elevated state was compromised when co-treated with PCBs. The present research alleviates concerns about the potential effects of MPs on promoting PCBs bioaccumulation and provide a better understanding of the combined impact of MPs and PCBs on C. hongkongensis .

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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