17α-Ethynylestradiol and Levonorgestrel Exposure of Rainbow Trout RTL-W1 Cells at 18 °C and 21 °C Mainly Reveals Thermal Tolerance, Absence of Estrogenic Effects, and Progestin-Induced Upregulation of Detoxification Genes
Notice bibliographique
Résumé
Fish are exposed to increased water temperatures and aquatic pollutants, including endocrine-disrupting compounds (EDCs). Although each stressor can disturb fish liver metabolism independently, combined effects may exist. To unveil the molecular mechanisms behind the effects of EDCs and temperature, fish liver cell lines are potential models needing better characterisation. Accordingly, we exposed the rainbow trout RTL-W1 cells (72 h), at 18 °C and 21 °C, to ethynylestradiol (EE2), levonorgestrel (LNG), and a mixture of both hormones (MIX) at 10 µM. The gene expression of a selection of targets related to detoxification (CYP1A, CYP3A27, GST, UGT, CAT, and MRP2), estrogen exposure (ERα, VtgA), lipid metabolism (FAS, FABP1, FATP1), and temperature stress (HSP70b) was analysed by RT-qPCR. GST expression was higher after LNG exposure at 21 °C than at 18 °C. LNG further enhanced the expression of CAT, while both LNG and MIX increased the expressions of CYP3A27 and MRP2. In contrast, FAS expression only increased in MIX, compared to the control. ERα, VtgA, UGT, CYP1A, HSP70b, FABP1, and FATP1 expressions were not influenced by the temperature or the tested EDCs. The RTL-W1 model was unresponsive to EE2 alone, sensitive to LNG (in detoxification pathway genes), and mainly insensitive to the temperature range but had the potential to unveil specific interactions.
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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 ».