Phthalates and alternative plasticizers differentially affect phenotypic parameters in gonadal somatic and germ cell lines
Notice bibliographique
Résumé
The developmental and reproductive toxicity associated with exposure to phthalates has motivated a search for alternatives. However, there is limited knowledge regarding the adverse effects of some of these chemicals. We used high-content imaging to compare the effects of mono (2-ethylhexyl) phthalate (MEHP) with six alternative plasticizers: di-2-ethylhexyl terephthalate (DEHTP); diisononyl-phthalate (DINP); di-isononylcyclohexane-1,2-dicarboxylate (DINCH); 2-ethylhexyl adipate (DEHA); 2,2,4-trimethyl 1,3-pentanediol diisobutyrate (TXIB) and di-iso-decyl-adipate (DIDA). A male germ spermatogonial cell line (C18-4), a Sertoli cell line (TM4) and two steroidogenic cell lines (MA-10 Leydig and KGN granulosa) were exposed for 48 h to each chemical (0.001-100 μM). Cell images were analyzed to assess cytotoxicity and effects on phenotypic endpoints. Only MEHP (100 μM) was cytotoxic and only in C18-4 cells. However, several plasticizers had distinct phenotypic effects in all four cell lines. DINP increased Calcein intensity in C18-4 cells, whereas DIDA induced oxidative stress. In TM4 cells, MEHP, and DINCH affected lipid droplet numbers, while DEHTP and DINCH increased oxidative stress. In MA-10 cells, MEHP increased lipid droplet areas and oxidative stress; DINP decreased the number of lysosomes, while DINP, DEHA, and DIDA altered mitochondrial activity. In KGN cells, MEHP, DINP and DINCH increased the number of lipid droplets, whereas DINP decreased the number of lysosomes, increased oxidative stress and affected mitochondria. The Toxicological Priority Index (ToxPi) provided a visual illustration of the cell line specificity of the effects on phenotypic parameters. The lowest administered equivalent doses were observed for MEHP. We propose that this approach may assist in screening alternative plasticizers.
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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 ».