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Record W7104438327 · doi:10.71781/20264

Comportement de métaux traces dans des milieux aquatiques perturbés : approches cellulaires et biogéochimiques

2023· dissertation· fr· W7104438327 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2023
Typedissertation
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicHeavy metals in environment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsBioaccumulationAquatic environmentEnvironmental factor

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les métaux et les métalloïdes sont naturellement présents dans l’ensemble de la biosphère et les premières formes de vie ont su bénéficier des plus abondants comme macronutriments. Catégorisés dans le tableau périodique des éléments selon leurs caractéristiques chimiques, les métaux sont également divisés en deux grandes catégories : les métaux essentiels et non essentiels. Se retrouvent parmi les métaux essentiels, le sélénium, le calcium et le zinc, nécessaires aux fonctionnements cellulaires tandis que le cadmium, le plomb et le mercure sont des exemples de métaux dits non essentiels puisqu’ils ne sont pas requis pour les fonctions biologiques. Cependant, peu importe leur essentialité, les métaux peuvent engendrer des effets délétères lorsque leur concentration intracellulaire dépasse un certain seuil, propre à la nature chimique, ou spéciation, de chaque métal et de la tolérance de chaque organisme. Si la toxicité d’un métal dépend de sa spéciation, sa spéciation est également dépendante des conditions du milieu, qu’il soit aquatique ou cellulaire. De plus, la spéciation d’un métal est déterminante de sa biodisponibilité, et donc, de sa bioaccumulation. Considérant que les activités anthropiques et les points de sources naturelles ponctuels contribuent à la remobilisation et à l’augmentation des concentrations de métaux dans les écosystèmes, notamment les milieux aquatiques, déterminer la spéciation des métaux afin de mieux prédire leur biodisponibilité et leur bioaccumulation par les organismes est essentiel. L‘objectif général de cette thèse est d’étudier, par l’entremise de trois modèles d’organismes aquatiques, la bioaccumulation des métaux à l’interface rivière-estuaire, leur gestion intracellulaire et, plus particulièrement pour le mercure, son effet toxicologique suivant sa distribution subcellulaire. Dans un premier temps, nous avons mené une étude sur les facteurs biogéochimiques influençant la distribution et la bioaccumulation du mercure et des éléments de terres rares par la mye commune (Mya arenaria) à l’embouchure de la rivière Romaine et Mingan dans la région de la Côte-Nord au Québec. Nous avons également mesuré les concentrations d’éléments traces essentiels et d’autres métaux non essentiels dans une perspective d’évaluation du risque et des bénéfices à la consommation de cette espèce pour quatre groupes de population. Par la signature isotopique de soufre des myes, nos résultats ont démontré que les myes influencées par les eaux marines accumulaient des concentrations plus faibles de mercure total, de méthylmercure et de terres rares. Nous avons observé que la matière organique des sédiments joue un rôle dans la rétention du mercure total et du méthylmercure dans ce compartiment tandis que les éléments de terres étaient davantage liés à la concentration de fer. Nous avons également identifié les sédiments comme un compartiment de transfert de ces métaux vers les myes. En ce qui a trait à l’évaluation du risque à la consommation, à la suite de la comparaison des concentrations de métaux non essentiels à des valeurs de référence, la consommation des myes de tous les secteurs à l’étude ne pose pas de risque pour la santé des consommateurs.trices. En contrepartie, l’évaluation de l’apport nutritionnel a indiqué que les myes présentent une source élevée en fer et en sélénium et que leur consommation est recommandée. Dans un second temps, nous avons évalué la gestion intracellulaire de métaux selon leurs caractéristiques chimiques dans le foie de la perchaude (Perca flavescens) du lac Saint-Pierre, une espèce de poisson exposée chroniquement à de faibles concentrations polymétalliques. Par l’entremise de résultats suivant l’approche de fractionnement subcellulaire, nous avons démontré des profils de distribution subcellulaire distincts entre les métaux selon leur classification chimique. Les métaux de classe A et intermédiaires étaient préférentiellement associés aux fractions sensibles. Nos résultats ont démontré une distribution subcellulaire divergente entre le méthylmercure, le cadmium et le cuivre. Contrairement au cadmium et au cuivre qui sont associés à la fraction protéines thermosensibles du cystosol (HSP), le méthylmercure est davantage lié aux fractions sensibles. Finalement, une comparaison des proportions de méthylmercure, de cuivre et de cadmium entre la perchaude et d’autres espèces de poissons a permis de confirmer que les métaux se distribuent dans le milieu intracellulaire en raison de leur affinité et sans égard à la bioaccumulation, réfutant ainsi le principe de débordement subcellulaire. Finalement, nous avons lié la distribution subcellulaire du méthylmercure dans le foie du grand brochet (Esox lucius) d’une sous-section de la rivière Saint-Maurice à un marqueur de stress oxydant. Considérant le foie total, nos résultats ont permis de corréler les concentrations de méthylmercure et de sélénium à une augmentation de la peroxydation des lipides dans le foie. Cette relation soulève un intérêt afin d’approfondir les connaissances sur les mécanismes cellulaires pouvant exacerber les effets conjoints potentiels entre le méthylmercure et le sélénium. De plus, nous avons observé une corrélation positive entre la concentration de méthylmercure associée à la fraction mitochondriale et l’augmentation de la peroxydation des lipides dans le foie, jusqu'alors indéterminée. Les résultats de cette thèse mettent en lumière la pertinence et la nécessité de considérer la spéciation des métaux, leur bioaccumulation et leur distribution subcellulaire dans l’évaluation de leurs effets indésirables, puisque ces processus sont intrinsèquement liés.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.015

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

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 head0.012
GPT teacher head0.205
Teacher spread0.193 · 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 designBench or experimental
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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Published2023
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