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Record W7027169873

Bioaccumulation et répartition subcellulaire d'éléments traces métalliques chez l'amphipode Hyalella azteca provenant de la région de Yellowknife (Territoires du Nord-Ouest, Canada)

2022· other· fr· W7027169873 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueArchipelago (University of Quebec in Montreal) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicPharmacological Effects and Toxicity Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHyalella aztecaBioaccumulationEnvironmental factorEnvironmental pollutionAquatic environment
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’extraction de l’or ayant eu lieu dans la région de Yellowknife (Territoires du Nord-Ouest, Canada) durant plus de 60 ans a causé la mise en circulation d’éléments traces métalliques (ETMs) tels que l’arsenic (As), le cadmium (Cd), l’antimoine (Sb) et l’argent (Ag) dans les écosystèmes aquatiques. Ils peuvent être rapidement bioaccumulés et induire des effets potentiellement néfastes ou des réponses d’adaptation chez des organismes aquatiques. En ce sens, un des organismes capables de tolérer cette pollution historique est l’amphipode Hyalella azteca. Il est capable non seulement d’accumuler des concentrations élevées en métal, mais aussi d’être en abondance dans les écosystèmes aquatiques avoisinants. Dans le but de comprendre ce processus de tolérance chez cette espèce, le projet de maîtrise vise à déterminer l’accumulation intracellulaire d’une sélection d’ETMs dans les sites subcellulaires sensibles (protéines thermosensibles du cytosol, mitochondries et autres organites) et dans d’autres sites sous forme détoxiquée (granules et protéines/peptides thermostables du cytosol). Afin d’obtenir une estimation adéquate de la bioaccumulation totale, la proportion des métaux provenant du contenu digestif et de ceux adsorbés à la surface de l’exosquelette a été déterminée. De plus, des étapes d’optimisation d’un protocole basé sur des biomarqueurs enzymatiques spécifiques à des fractions subcellulaires ont été effectuées. Le dosage des métaux dans chaque fraction subcellulaire a permis non seulement d’évaluer la gestion intracellulaire, mais aussi d’identifier les métaux traces qui posent plus de risques aux amphipodes récoltés. Tout d’abord, nos résultats ont démontré que les métaux dans H. azteca étaient plus internalisés qu'adsorbés (l’adsorption variait entre 0 à 40 %). Les expériences de dépuration ont révélé que deux jours sont nécessaires pour évacuer les métaux du contenu intestinal. Nos mesures subcellulaires ont démontré que la fraction « granules + exosquelette » joue un rôle prédominant dans la distribution subcellulaire de tous les ETMs étudiés. Ces organismes ont diminué le potentiel toxique de ces contaminants en les accumulant ou en les incorporant majoritairement dans des sites de détoxication. Cette accumulation surpasse celle observée dans les sites « sensibles », possiblement associée à la tolérance observée chez cet invertébré. Ces résultats offrent des perspectives de recherches portant sur les mécanismes de tolérance des organismes aquatiques habitants des sites historiquement contaminés en métaux traces. \n_____________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : amphipodes, métaux, fractionnement subcellulaire, dépuration, adsorption.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.912
Threshold uncertainty score0.175

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.241
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2022
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