Cross-Model Comparison of Transcriptomic Dose–Response of Short-Chain Chlorinated Paraffins
Notice bibliographique
Résumé
Short-chain chlorinated paraffins (SCCPs) have attracted attention because of their toxicological potential in humans and wildlife at environmentally relevant doses. However, limited information is available regarding mechanistic differences across species in terms of the biological pathways that are impacted by SCCP exposure. Here, a concentration-dependent reduced human transcriptome (RHT) approach was conducted to evaluate 15 SCCPs in HepG2 cells and compared with our previous results using a reduced zebrafish transcriptome (RZT) approach in zebrafish embryos (ZFEs). Generally, SCCPs induced a broader suite of biological pathways in ZFEs than HepG2 cells, and all of the 15 SCCPs were more potent in HepG2 cells compared to ZFEs. Despite these general differences, the transcriptional potency of SCCPs in both model systems showed a significant linear relationship ( p = 0.0017, r 2 = 0.57), and the average ratios of transcriptional potency for each SCCP in RZT to that in RHT were ∼100,000. C 10 H 14 Cl 8 was the most potent SCCP, while C 10 H 17 Cl 5 was the least potent in both ZFEs and HepG2 cells. An adverse outcome pathway network-based analysis demonstrated model-specific responses, such as xenobiotic metabolism that may be mediated by different nuclear receptor-mediated pathways between HepG2 cells ( e.g., CAR and AhR activation) and ZFEs ( e.g., PXR activation). Moreover, induced transcriptional changes in ZFEs associated with pathways and molecular initiating events ( e.g., activation of nicotinic acetylcholine receptor) suggest that SCCPs may disrupt neural development processes. The cross-model comparison of concentration-dependent transcriptomics represents a promising approach to assess and prioritize SCCPs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».