The pesticide adjuvant, Toximul™, alters hepatic metabolism through effects on downstream targets of PPARα
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies demonstrated that chronic dermal exposure to the pesticide adjuvant (surfactant), Toximul (Tox), has significant detrimental effects on hepatic lipid metabolism. This study demonstrated that young mice dermally exposed to Tox for 12 days have significant increases in expression of peroxisomal acyl-CoA oxidase (mRNA and protein), bifunctional enzyme (mRNA) and thiolase (mRNA), as well as the P450 oxidizing enzymes Cyp4A10 and Cyp4A14 (mRNA and protein). Tox produced a similar pattern of increases in wild type adult female mice but did not induce these responses in PPARalpha-null mice. These data support the hypothesis that Tox, a heterogeneous blend of nonionic and anionic surfactants, modulates hepatic metabolism at least in part through activation of PPARalpha. Notably, all three groups of Tox-treated mice had increased relative liver weights due to significant accumulation of lipid. This could be endogenous in nature and/or a component(s) of Tox or a metabolite thereof. The ability of Tox and other hydrocarbon pollutants to induce fatty liver despite being PPARalpha agonists indicates a novel consequence of exposure to this class of chemicals, and may provide a new understanding of fatty liver in populations with industrial exposure.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».