Detecting Neurodevelopmental Toxicity of Domoic Acid and Ochratoxin A Using Rat Fetal Neural Stem Cells
Notice bibliographique
Résumé
Currently, animal experiments in rodents are the gold standard for developmental neurotoxicity (DNT) investigations; however, testing guidelines for these experiments are insufficient in terms of animal use, time, and costs. Thus, alternative reliable approaches are needed for predicting DNT. We chose rat neural stem cells (rNSC) as a model system, and used a well-known neurotoxin, domoic acid (DA), as a model test chemical to validate the assay. This assay was used to investigate the potential neurotoxic effects of Ochratoxin A (OTA), of which the main target organ is the kidney. However, limited information is available regarding its neurotoxic effects. The effects of DA and OTA on the cytotoxicity and on the degree of differentiation of rat rNSC into astrocytes, neurons, and oligodendrocytes were monitored using cell-specific immunofluorescence staining for undifferentiated rNSC (nestin), neurospheres (nestin and A2B5), neurons (MAP2 clone M13, MAP2 clone AP18, and Doublecortin), astrocytes (GFAP), and oligodendrocytes (A2B5 and mGalc). In the absence of any chemical exposure, approximately 46% of rNSC differentiated into astrocytes and neurons, while 40.0% of the rNSC differentiated into oligodendrocytes. Both non-cytotoxic and cytotoxic concentrations of DA and OTA reduced the differentiation of rNSC into astrocytes, neurons, and oligodendrocytes. Furthermore, a non-cytotoxic nanomolar (0.05 µM) concentration of DA and 0.2 µM of OTA reduced the percentage differentiation of rNSC into astrocytes and neurons. Morphometric analysis showed that the highest concentrations (10 μM) of DA reduced axonal length. These indicate that low, non-cytotoxic concentrations of DA and OTA can interfere with the differentiation of rNSC.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».