The Effects of Selected Metals and Rare Earth Elements On the Peroxidase Toxicity Assay
Notice bibliographique
Résumé
The search for quick and sensitive biosensors to detect changes in water quality and identify potentially toxic compounds, as recommendations to reduce fish testing increase. The peroxidase toxicity (Perotox) screen was recently proposed as a quick and sensitive biosensor for toxicity investigation. The purpose of this study was to examine the potential toxicity of environmentally relevant heavy metals cadmium (Cd) and copper (Cu), arsenic (As) and rare earth elements cerium (Ce), gadolinium (Gd), lanthanum (La) and samarium (Sm) using the Perotox screening test. Horseradish peroxidase (Per) without/with exogenously added DNA (DNA protection index) was exposed to increasing concentrations of the above elements for 5 min and its activity assessed. The data revealed that most elements were able to reduce Per activity at different potencies based on the calculated concentration that inhibit Per activity by 20% (IC20): Cd~Cu>La~Gd>Sm>Ce>As. Inhibitions in Per activity led to oxidation of the monounsaturated detergent Tween 80 in the incubation media. The addition of exogenous DNA prevented Per inhibitions where the following elements show strongest interaction with DNA:Ce, Sm and As. However, the DNA protection index did not always lead to the formation of DNA strand breaks. The Perotox IC20 values were significantly correlated (r=0.6) with the reported 96 h acute lethality in Oncorhynchus mykiss juveniles making it a potential alternative for fish toxicity screening for compliance investigations. In conclusion, a simple, quick and inexpensive enzyme biosensor based on Per inhibitions is presented as a pre-screening methodology for the toxicity of various chemicals to fish.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».