Differential Hepatic Gene Expression Profile of Male Fathead Minnows Exposed to Daily Varying Dose of Environmental Contaminants Individually and in Mixture
Notice bibliographique
Résumé
Environmental contaminants are known to impair reproduction, metabolism and development in wild life and humans. To investigate the mechanisms underlying adverse effects of contaminants, fathead minnows were exposed to a number of endocrine disruptive chemicals (EDCs) including Nonylphenol (NP), bisphenol-A (BPA), Di(2-ethylhexyl) phthalate (DEHP), and a mixture of the three chemicals for 21 days, followed by determination of the liver transcriptome by expression microarrays. Pathway analysis revealed a distinct mode of action for the individual chemicals and their mixture. The results showed expression changes in over 980 genes in response to exposure to these EDC contaminants individually and in mixture. Ingenuity Pathway core and toxicity analysis were used to identify the biological processes, pathways and the top regulators affected by these compounds. A number of canonical pathways were significantly altered, including cell cycle & proliferation, lipid metabolism, inflammatory, innate immune response, stress response, and drug metabolism. We identified 18 genes that were expressed in all individual and mixed treatments. Relevant candidate genes identified from expression microarray data were verified using quantitative PCR. We were also able to identify specific genes affected by NP, BPA, and DEHP individually, but were also affected by exposure to the mixture of the contaminants. Overall the results of this study provide novel information on the adverse health impact of contaminants tested based on pathway analysis of transcriptome data. Furthermore, the results identify a number of new biomarkers that can potentially be used for screening environmental contaminants.
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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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».