Early microRNA responses in rodent liver mediated by furan exposure establish dose thresholds for later adverse outcomes
Notice bibliographique
Résumé
To reduce reliance on long-term in vivo studies, short-term data linking early molecular-based measurements to later adverse health effects is needed. Although transcriptional-based benchmark dose (BMDT) modeling has been used to estimate potencies and stratify chemicals based on potential to induce later-life effects, dose-responsive epigenetic alterations have not been routinely considered. Here, we evaluated the utility of microRNA (miRNA) profiling in mouse liver and blood, as well as in mouse primary hepatocytes in vitro, to indicate mechanisms of liver perturbation due to short-term exposure of the known rodent liver hepatotoxicant and carcinogen, furan. Benchmark dose modeling of miRNA measurements (BMDmiR) were compared to the referent transcriptional (BMDT) and apical (BMDA) estimates. These analyses indicate a robust dose response for 34 miRNAs to furan and involvement of p53-linked pathways in furan-mediated hepatotoxicity, supporting mRNA and apical measurements. Liver-sourced miRNAs were also altered in the blood and primary hepatocytes. Overall, these results indicate mechanistic involvement of miRNA in furan carcinogenicity and provide evidence of their potential utility as accessible biomarkers of exposure and disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».