Maternal and paternal dietary arsenic exposure impairs reproduction and development in zebrafish offspring: the role of HPG axis dysregulation and altered DNA methylation
Notice bibliographique
Résumé
Arsenic is a known reproductive toxicant to fish; however, the persistence of its toxicity beyond the parental generation remains unclear. The present study investigated the effects of maternal and paternal arsenic exposure via diet on the reproduction and development of zebrafish offspring. Adult male zebrafish exposed to dietary arsenic [30, 60 or 100 μg/g as arsenite for 90 days; F 0 generation] were crossed with unexposed (control) females and vice versa to generate F 1 progeny of maternal (ME) and paternal (PE) arsenic exposures, respectively. F 1 larvae were raised to adulthood in clean water and diet, and males and females from respective ME and PE groups were then bred to evaluate the reproductive and developmental effects of parental arsenic exposure in the offspring generations. A significant reduction in fecundity, fertilization success, and larval (F 2 ) development was observed with ME to arsenic, even at the lowest dose. However, similar effects were only recorded with PE to arsenic at medium and high doses. In addition, the HPG axis genes were consistently downregulated in F 1 males and females of both ME and PE treatment groups. The circulating E2 and VTG levels were also decreased in F 1 females of the ME treatment groups, whereas the circulating 11-KT levels were reduced in F 1 males of both the ME and PE treatment groups. In general, dysregulation of the HPG axis was more sensitive to the ME than the PE. In addition, arsenic exposure induced hypermethylation of the promoter region of key HPG axis genes, notably sf-1 in the brain and cyp19a1a in the gonads in both males and females of F 0 and F 1 generations of maternal and paternal arsenic lineages. Overall, our study demonstrated that both maternal and paternal arsenic exposure causes reproductive and developmental toxicity in zebrafish offspring, likely by disrupting the HPG axis via epigenetic alterations.
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 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».