Heavy Metal Exposure Disrupts Electrotactic Behavior in <i>Caenorhabditis elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Environmental toxicants such as heavy metals can profoundly impact organismal physiology, yet sensitive and rapid behavioral assays to quantify such effects are limited. Here, we employed a microfluidic-based electrotaxis assay to systematically evaluate the impact of chronic exposure to metal salts on the electrotactic swimming behavior of the nematode Caenorhabditis elegans . We report that exposure to Ag, Hg, MeHg, Cu, Mn, and Pb significantly alters electrotaxis speed. Notably, Cu required higher concentrations to induce phenotypes, whereas Ag and Hg disrupted behavior at lower doses. Three other metals (Ni, Fe, and Cd) did not elicit marked electrotaxis defects. Bioaccumulation analysis of Cu, Ag, Hg, and MeHg via ICP-MS revealed that MeHg was present in highest amount in worms. Consistent with this, MeHg showed the highest toxicity. We also found dopaminergic neurodegeneration in most metal-exposed animals, correlating with behavioral impairments. Although heat shock factor-1 (HSF-1) and its downstream target hsp-16.2 were induced by some metals, their expression did not consistently correlate with electrotaxis defects. Moreover, metal-induced impairments persisted even after recovery on toxin-free media, indicating possible irreversible damage. Our findings establish electrotaxis in C. elegans as a robust, non-invasive assay to assess neurobehavioral toxicity and demonstrate its utility for detecting sub-lethal impacts of environmental metals.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».