Altered Gene Expression in Human Hepatoma (HepG2) Cells Exposed to Low-Level Sodium Arsenite
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Arsenic is present at low concentrations in nearly all aquatic environments and exposures through drinking water have been reported in many countries. Chronic exposure to high-levels of arsenic through drinking water is associated with skin, lung, kidney, liver and bladder cancer. Current evidence suggests that the liver is an important target of arsenic toxicity. cDNA microarray technology was used as a sensitive low-level monitor of the impact of arsenic in an in vitro model of exposure. In this study we examined the gene expression alteration in human hepatoma (HepG2) cells following exposure to low-levels of arsenic. HepG2 cells were exposed for 6 or 24 hours to sodium arsenite concentrations of either 0.1 µM or 10 µM. Arsenic at levels ranging from less than 0.1 µM to greater than 10 µM have been reported in drinking water sources from various parts of the world. Total RNA from treated and control cells were isolated, reverse transcribed and reciprocal labelled with Cy3 and Cy5 dyes and hybridized to a human cDNA microarray. The hybrid-ized microarray chips were scanned, quantified and analyzed to identify genes affected by sodium arsenite exposure based on a two-fold increase or decrease in gene expression and reproducibility (affected in three or more treatments). Following filtering, normalization and hierarchical clustering initial data indicate that at least twenty-two genes were found to be commonly expressed in the treatments of sodium arsenite tested. The affected genes indicate that HepG2 cells respond to low-level sodium arsenite exposures and the cellu-
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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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».