Synergic toxic effects of food contaminant mixtures in human cells
Notice bibliographique
Résumé
Humans are exposed to multiple exogenous substances, notably through food consumption. Many of these compounds are suspected to impact human health, and their combination could exacerbate their harmful effects. We previously observed in human cells that, among the six most prevalent food contaminant complex mixtures identified in the French diet, synergistic interactions between component appeared in two mixtures compared with the response with the chemicals alone. In the present study, we demonstrated in human cells that these properties are driven only by two heavy metals in each mixture: tellurium (Te) with cadmium (Cd) and Cd with inorganic arsenic (As), respectively. It appeared that the predicted effects for these binary mixtures using the mathematical model of Chou and Talalay confirmed synergism between these heavy metals. Based on different cell biology experiments (cytotoxicity, genotoxicity, mutagenesis and DNA repair inhibition experiments), a detailed mechanistic analysis of these two mixtures suggests that concomitant induction of oxidative DNA damage and decrease of their repair capacity contribute to the synergistic toxic effect of these chemical mixtures. Overall, these results may have broad implications for the fields of environmental toxicology and chemical mixture risk assessment.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».