Comparative toxicoproteogenomics of mouse and rat liver identifies TCDD-resistance genes
Notice bibliographique
Résumé
The aryl hydrocarbon receptor (AHR) mediates many toxic effects of 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin (TCDD). However, the AHR alone does not explain the widely different outcomes among organisms. To identify the other factors involved, we evaluated three transgenic mouse lines, each expressing a different rat AHR isoform (rWT, DEL, and INS) providing widely different resistance to TCDD toxicity, as well as C57BL/6 and DBA/2 mice which exhibit a ~ tenfold divergence in TCDD sensitivity (exposures of 5-1000 μg/kg TCDD). We supplement these with whole-genome sequencing, together with transcriptomic and proteomic analyses of the corresponding rat models, Long–Evans (L–E) and Han/Wistar (H/W) rats (having a ~ 1000-fold difference in their TCDD sensitivities; 100 μg/kg TCDD), to identify genes associated with TCDD-response phenotypes. Overall, we identified up to 50% of genes with altered mRNA abundance following TCDD exposure are associated with a single AHR isoform (33.8%, 11.7%, 5.2% and 0.3% of 3076 genes altered unique to rWT, DEL, C57BL/6 and INS respectively following 1000 μg/kg TCDD). Hepatic Pxdc1 was significantly repressed in all three TCDD-sensitive animal models (C57BL/6 and rWT mice, and L–E rat) after TCDD exposure. Three genes, including Cxxc5, Sugp1 and Hgfac, demonstrated different AHRE-1 (full) motif occurrences within their promoter regions between rat strains, as well as different patterns of mRNA abundance. Several hepatic proteins showed parallel up- or downward alterations with their RNAs, with three genes (SNRK, IGTP and IMPA2) showing consistent, strain-dependent changes. These data show the value of integrating genomic, transcriptomic and proteomic evidence across multi-species models in toxicologic studies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».