Tetra methyl bisphenol F: another potential obesogen
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: Obesity and its associated metabolic diseases are increasing globally. Sedentary lifestyle, high caloric diet, and genetic predisposition are known to contribute to the onset of obesity. It is increasingly recognized that exposure to environmental chemicals such as Bisphenol A (BPA) may also play a significant role. BPA has been correlated with an array of adverse health effects, including obesity and metabolic disorders. Due to public concern, manufacturers are replacing BPA with structural analogues for which there is limited toxicological data. The objective of this study was to assess the effects of these BPA analogues on adipogenesis. METHODS: The adipogenic effects of Tetra Methyl Bisphenol F (TMBPF), Bisphenol F (BPF), Bisphenol AP (BPAP), and fluorine-9-bisphenol (BHPF) were evaluated in murine 3T3-L1 cells. The cells were treated with BPA and its analogues at concentrations from 0.01 µM to 20 µM, throughout differentiation, in the absence of Dexamethasone (Dex). Lipid accumulation, mRNA and protein levels of adipogenic markers was assessed. RESULTS: We found that TMBPF, BPF and BPA increased 3T3-L1 lipid accumulation and the expression levels of adipogenic markers lipoprotein lipase (Lpl), fatty acid binding protein 4 (Fabp4) and perilipin (Plin) (1-20 µM; p < 0.05), whereas BHPF and BPAP had no effect in this model. Further, TMBPF induced adipogenesis to a greater extent than all the other chemicals including BPA (1-20 µM; p < 0.05). The effect mediated by TMBPF on expression levels of Fabp4, but not Plin, is likely mediated via peroxisome proliferator-activated receptor (PPAR) γ activation. CONCLUSIONS: Of the BPA analogues tested, BPF was most similar to BPA in its effects, while TMBPF was most adipogenic. In addition, TMBPF is likely a PPARγ agonist, it is likely an obesogenic chemical and may be a metabolic disruptor.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».