The obesogenic effects of Bisphenol A and its analogues are differentially regulated via PPARγ transactivation in mouse 3T3-L1 cells
Notice bibliographique
Résumé
Exposure to environmental pollutants with obesogenic activity is being recognised as one of the contributing factors to the obesity epidemic. Bisphenol A (BPA) has been shown to stimulate adipogenesis in both human and mouse preadipocytes, to increase body weight and affect lipid metabolism in animal and epidemiological studies. Regulatory action and public concern has prompted industry to replace BPA with other structurally similar analogues that may have similar effects. In this study we investigated the effects of fifteen BPA analogues on adipogenesis in the mouse 3 T3-L1 pre-adipocyte cell model in order to determine their adipogenic activity relative to BPA. 3 T3-L1 cells were treated with increasing concentrations of BPA and replacements and mRNA expression of the mature adipocyte markers fatty acid binding protein 4 (Fabp4), perilipin (Plin) lipoprotein lipase (Lpl)and peroxisome proliferator-activated receptor (Ppar)γ and lipid accumulation were assessed. In addition, a luciferase reporter assay for PPARγ transactivation was employed to investigate mechanism of action. Our results show that BPC, BPS-MAE, BPS-MPE and TGSA, were the most adipogenic bisphenols, as shown by a robust increase in lipid accumulation and mRNA expression of adipogenic markers. BPS-MPE, BPC, BTUM, TGSA and D8 increased PPARγ transcriptional activity. Despite its ability to activate PPARγ in the transcriptional assay D8 did not affect adipogenesis in this cell model.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».