Comprehensive phenotyping and transcriptome profiling to study nanotoxicity in <i>C. elegans</i>
Notice bibliographique
Résumé
Engineered nanoparticles are used at an increasing rate in both industry and medicine without fully understanding their impact on health and environment. The nematode Caenorhabditis elegans is a suitable model to study the toxic effects of nanoparticles as it is amenable to comprehensive phenotyping, such as locomotion, growth, neurotoxicity and reproduction. In this study, we systematically evaluated the effects of silver (Ag) and five metal oxide nanoparticles: SiO 2 , CeO 2 , CuO, Al 2 O 3 and TiO 2 . The results showed that Ag and SiO 2 exposures had the most toxic effects on locomotion velocity, growth and reproduction, whereas CeO 2 , Al 2 O 3 and CuO exposures were mostly neurotoxic. We further performed RNAseq to compare the gene expression profiles underlying Ag and SiO 2 toxicities. Gene set enrichment analyses revealed that exposures to Ag and SiO 2 consistently downregulated several biological processes (regulations in locomotion, reproductive process and cell growth) and pathways (neuroactive ligand-receptor interaction, wnt and MAPK signaling, etc.), with opposite effects on genes involved in innate immunity. Our results contribute to mechanistic insights into toxicity of Ag and SiO 2 nanoparticles and demonstrated that C. elegans as a valuable model for nanotoxicity assessment.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».