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Enregistrement W1534196291

Effets de contaminants agricoles sur la différenciation cellulaire et le métabolisme de l'acide rétinoïque des cellules embryonnaires P19

2008· article· fr· W1534196291 sur OpenAlexfundaboutno aff
Mathieu Solari

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2008
Typearticle
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinoids in leukemia and cellular processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité du Québec à Montréal
Mots-clésMolecular biologyHumanitiesGynecologyBiologyPhilosophyMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depuis de nombreuses années, on observe un fort déclin des populations d'amphibiens à travers le monde et une augmentation marquée du taux de malformation des membres. Plusieurs causes sont suggérées pour expliquer l'émergence de ces effets sur le développement. Parmi celles-ci, la présence de fertilisants et de pesticides dans les cours d'eau semble être un facteur majeur impliqué dans ce phénomène étant donné que la peau des amphibiens est très perméable et parce que la plupart des malformations ont été répertoriées dans les marais avoisinant les zones d'agriculture intensive. Il est connu qu'un excès ou une carence en vitamine A (rétinol) durant le développement d'un organisme peut provoquer de graves effets sur le développement, voire même provoquer la mort au stade embryonnaire. Les rétinoïdes sont des molécules qui dérivent de la vitamine A, et l'acide rétinoïque (RA) est un des dérivés biologiquement actif. C'est un morphogène très puissant et ses effets sont assurés par la liaison et l'activation de récepteurs nucléaires spécifiques. Plusieurs pesticides sont connus pour affecter le développement et certains sont également connus pour interférer dans le métabolisme et les voies de signalisation de RA. L'objectif du présent projet était d'évaluer le potentiel tératogène de quelques contaminants d'origine agricole en mesurant leur capacité à affecter la différenciation cellulaire médiée par RA et le catabolisme de RA. Les cellules P19 de carcinome embryonnaire de souris ont été sélectionnées comme modèle d'étude. Ces cellules sont indifférenciées et peuvent se différencier en présence de différents inducteurs, dont RA. Un protocole de neurodifférenciation en agrégats et un second en monocouche ont été utilisés et le taux de différenciation cellulaire a été évalué par cytométrie de flux (FACS) à l'aide du marqueur de non-différenciation SSEA1 et du marqueur neuronal βIII-tubuline. La disparition de RA et sa métabolisation en dérivés polaires ont été mesurés par une méthode HPLC et un bioessai de métabolisation de courte durée permettant de tester de fortes concentrations de contaminants a été mis au point. L'atrazine, les nitrates et les nitrites ont été sélectionnés comme première série de contaminants étant donné que leur toxicité développementale n'est pas complètement documentée et parce qu'ils sont parmi les contaminants les plus abondants dans les cours d'eau avoisinant les zones agricoles. Le carbaryl et l'endosulfane ont été choisis pour une deuxième série d'analyses en considérant leurs effets déjà connus, le premier étant neurotoxique et le second étant tératogène et connu pour interférer dans le système des rétinoïdes. Les résultats ont montré qu'une augmentation de la concentration de RA diminuait SSEA 1 et augmentait βIII-tubuline de façon dose-dépendante. II a également été démontré que les cellules P19 métabolisent le RA, que ce métabolisme pouvait être inhibé partiellement par le clotrimazole (inhibiteur du cytochrome P450) et qu'il pouvait être suractivé suite à un prétraitement des cellules avec RA ou son analogue, le TTNPB. Les 3 premiers contaminants testés sur la différenciation neuronale en agrégats ont été utilisés à des concentrations de 100 à 10000 fois plus élevées que les normes canadiennes pour la protection de la vie aquatique. Les résultats n'ont pas permis de mesurer d'effets à des concentrations qui n'affectent pas la prolifération et/ou la viabilité cellulaire. Des concentrations de nitrites variant de 0 à 670 mg/L préviennent fortement la diminution de l'expression de SSEA1 et diminuent le nombre de cellules positives pour βlII-tubuline. Le carbaryl et l'endosulfane testés à 25 µM n'induisent pas la différenciation cellulaire de cellules cultivées en agrégats. Avec des cellules cultivées en monocouches, ces deux pesticides ont beaucoup affecté la prolifération et/ou la viabilité cellulaire et ont diminué le taux de cellules positives pour βIII-tubuline. Aucun des contaminants n'a affecté le métabolisme. Les résultats suggèrent que la cytotoxicité est probablement un facteur impliqué dans certains effets développementaux et que le système enzymatique impliqué dans la métabolisation de RA ne semble pas être une cible pour ces pesticides aux concentrations utilisées. Les effets de ces contaminants sur la liaison de RA à ses récepteurs, sur le métabolisme microsomal et/ou sur l'expression de diverses cibles cellulaires pourraient éventuellement être étudiés pour préciser les effets de type \n« rétinoïdiens ». ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Acide rétinoïque, Cellules P19, Contaminants agricoles, Différenciation cellulaire, FACS, HPLC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,174
Écart entre enseignants0,170 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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