New Insights into the Visual Toxicity of Organophosphate Esters: An Integrated Quantitative Adverse Outcome Pathway and Cross-chemical Extrapolation

不良结局途径 有机磷 毒性 斑马鱼 化学 计算生物学 生物 杀虫剂 生物化学 农学 基因 有机化学
作者
Ning Gao,Lanpeng Yang,Lingyan Zhu,Lin Zhu,Jianfeng Feng
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acs.est.4c08176
摘要

Organophosphate esters (OPEs) have been documented to adversely affect visual function, potentially impacting wildlife survival and human health, thereby necessitating a comprehensive risk assessment. Despite the quantitative adverse outcome pathway (qAOP) holding promise for addressing this concern mechanistically, unclear mode of action and inadequate quantitative understanding across biological levels currently impede its development. Herein, we employed an integrated strategy, combining multiomics analyses, targeted bioassays, and modular model-fitting, to develop and validate a qAOP framework for visual toxicity of OPEs, exemplified by tris(2-butoxyethyl) phosphate, triphenyl phosphate, and tris(1,3-dichloro-2-propyl) phosphate. Our results revealed that these OPEs induce visual dysfunction in zebrafish larvae primarily via oxidative stress, then cascade to damaging photoreceptors and retinal structures, ultimately resulting in the disruption of visual behaviors (i.e., decreased optokinetic response, phototaxis, and visual motor response). The qAOP, validated through cross-chemical extrapolation, enabled the prediction for vision-related effects of OPEs within a certain domain. Integrating toxicokinetic modeling could compensate for the uncertainty in qAOP predictions, since adjusting for internal concentrations as inputs significantly enhanced the accuracy and applicability of the predictions. This work contributes to a better understanding of visual toxicity by OPEs and presents a promising paradigm for quantitative risk assessment based on the qAOP framework.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Alex-Song完成签到 ,获得积分0
刚刚
无趣养乐多完成签到 ,获得积分10
1秒前
wnll发布了新的文献求助10
2秒前
科研通AI2S应助CHENNIAN采纳,获得10
2秒前
2秒前
尐菟菟完成签到,获得积分10
2秒前
刘陶完成签到,获得积分10
4秒前
吴晨曦完成签到,获得积分10
4秒前
慕冰蝶发布了新的文献求助10
4秒前
傲娇的云朵完成签到,获得积分10
4秒前
ENG完成签到,获得积分10
5秒前
陈昇完成签到 ,获得积分10
5秒前
蓝天小小鹰完成签到 ,获得积分10
5秒前
刘英俊完成签到 ,获得积分10
6秒前
gms完成签到,获得积分10
6秒前
KMGTmunp发布了新的文献求助10
7秒前
Xl完成签到,获得积分10
7秒前
GJL完成签到,获得积分10
7秒前
NorthWang完成签到,获得积分10
8秒前
荡乎宇宙如虚舟完成签到,获得积分10
8秒前
cc发布了新的文献求助10
8秒前
愤怒的树叶完成签到,获得积分10
9秒前
nuantong1shy完成签到,获得积分10
10秒前
hello完成签到,获得积分10
10秒前
李爱国应助刘若鑫采纳,获得10
13秒前
Chenzza完成签到,获得积分10
13秒前
14秒前
叁丘山完成签到,获得积分10
14秒前
润清完成签到,获得积分10
14秒前
浅笑应助liz采纳,获得10
15秒前
15秒前
16秒前
要减肥的天寿完成签到,获得积分10
16秒前
000完成签到,获得积分10
17秒前
qq完成签到 ,获得积分10
17秒前
KMGTmunp完成签到,获得积分10
18秒前
余琳完成签到,获得积分10
18秒前
gujiamin完成签到,获得积分10
18秒前
刘欣完成签到,获得积分10
19秒前
端木子完成签到,获得积分10
19秒前
高分求助中
The late Devonian Standard Conodont Zonation 2000
Nickel superalloy market size, share, growth, trends, and forecast 2023-2030 2000
The Lali Section: An Excellent Reference Section for Upper - Devonian in South China 1500
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 890
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 800
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 800
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3257240
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2899132
关于积分的说明 8303865
捐赠科研通 2568424
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1395064
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 652936
邀请新用户注册赠送积分活动 630683