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Enregistrement W2339806509 · doi:10.1021/acs.est.6b00490

High Conservation in Transcriptomic and Proteomic Response of White Sturgeon to Equipotent Concentrations of 2,3,7,8-TCDD, PCB 77, and Benzo[a]pyrene

2016· article· en· W2339806509 sur OpenAlexafffund
Jon A. Doering, Song Tang, Hui Peng, Bryanna K. Eisner, Jianxian Sun, John P. Giesy, Steve Wiseman, Markus Hecker

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsGovernment of Canada
Mots-clésAryl hydrocarbon receptorTranscriptomeSturgeonProteomePyreneBenzo(a)pyreneChemistryBiologyFish <Actinopterygii>BiochemistryGene expressionGeneFisheryTranscription factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adverse effects associated with exposure to dioxin-like compounds (DLCs) are mediated primarily through activation of the aryl hydrocarbon receptor (AHR). However, little is known about the cascades of events that link activation of the AHR to apical adverse effects. Therefore, this study used high-throughput, next-generation molecular tools to investigate similarities and differences in whole transcriptome and whole proteome responses to equipotent concentrations of three agonists of the AHR, 2,3,7,8-TCDD, PCB 77, and benzo[a]pyrene, in livers of a nonmodel fish, the white sturgeon (Acipenser transmontanus). A total of 926 and 658 unique transcripts were up- and down-regulated, respectively, by one or more of the three chemicals. Of the transcripts shared by responses to all three chemicals, 85% of up-regulated transcripts and 75% of down-regulated transcripts had the same magnitude of response. A total of 290 and 110 unique proteins were up- and down-regulated, respectively, by one or more of the three chemicals. Of the proteins shared by responses to all three chemicals, 70% of up-regulated proteins and 48% of down-regulated proteins had the same magnitude of response. Among treatments there was 68% similarity between the global transcriptome and global proteome. Pathway analysis revealed that perturbed physiological processes were indistinguishable between equipotent concentrations of the three chemicals. The results of this study contribute toward more completely describing adverse outcome pathways associated with activation of the AHR.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations41
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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