Wild yellow perch (Perca flavescens) oxidative stress induced by cadmium and low selenium exposures.
Notice bibliographique
Résumé
44% of the yellow perch collected suffer lipid peroxidation (high [MDA]).High proportions of GSSG relative to GSH indicate the presence of free radicals.Proportion of GSSG is related to the [Se] in the HSP fraction, which suggests that higher [Se] reduced oxidative stress Fish suffering oxidative stress have higher concentrations of Cd and Zn in sensitive cell fractions (HDP+Organelles) compared to those in the detoxified (HSP) fractionWe used this equation to quantify Cd and Zn spillover:[Se] in the liver is negatively correlated with lipid peroxidationOur study is the first to observe an antagonist effect in nature between selenium and a metal other than mercury[MDA] (µmol g -1 )[MDA] (µmol g -1 ) GSH/GSSG % GSSG AbstractYellow perch (Perca flavescens) collected from lakes in the mining regions of Sudbury (ON) and Rouyn-Noranda (QC) display wide ranges in their concentrations of trace elements (Cd, Cu, Ni, Se, Tl and Zn).To determine if these fish are suffering oxidative stress, we measured the concentrations of glutathione (GSH), its disulfide (GSSG) and malondialdehyde (MDA).We conclude that 44% of the individuals collected from eight lakes were at risk of cellular oxidative stress and lipid peroxidation.However, selenium appears to act as an antioxidant because higher fish selenium concentrations were coincident with lower proportions of GSSG as opposed to GSH and lower concentrations of MDA.Furthermore, fish suffering oxidative stress had higher proportions of some trace metals (Cd and Zn) in sensitive subcellular fractions (organelles and heat-denatured proteins), which suggests that oxidative stress causes the release of these metals from metal-binding proteins and that Cd further exacerbates the negative effects of the low Se exposure.
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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) | 0,003 | 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 ».