Peroxisome Proliferator-Activated Receptor γ is a Sensitive Target for Oil Sands Process-Affected Water: Effects on Adipogenesis and Identification of Ligands
Notice bibliographique
Résumé
Identification of toxic components of complex mixtures is a challenge. Here, oil sands process-affected water (OSPW) was used as a case study to identify those toxic components with a known protein target. Organic chemicals in OSPW exhibited dose-dependent activation of peroxisome proliferator-activated receptor γ (PPARγ) at concentrations less than those currently in the environment (0.025× equivalent of full-strength OSPW), by use of a luciferase reporter gene assay. Activation of PPARγ-mediated adipogenesis by OSPW was confirmed in 3T3L1 preadipocytes, as evidenced by accumulation of lipids and up-regulation of AP2, LPL, and PPARγ gene expression after exposure to polar fractions of OSPW. Unexpectedly, the nonpolar fractions of OSPW inhibited differentiation of preadipocytes via activation of the Wnt signaling pathway. Organic chemicals in OSPW that were ligands of PPARγ were identified by use of a pull-down system combined with untargeted chemical analysis (PUCA), with a recombinant PPARγ protein. Thirty ligands of PPARγ were identified by use of the PUCA assay. High resolution MS(1) and MS(2) spectra were combined to predict the formulas or structures of a subset of ligands, and polyoxygenated or heteroatomic chemicals, especially hydroxylated carboxylic/sulfonic acids, were the major ligands of PPARγ.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».