Identification of four mechanisms of toxicity for per- and polyfluoroalkyl substances through transcriptomic profiling in human liver spheroids exposed to 24 PFAS
Notice bibliographique
Résumé
Per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) are persistent and widespread contaminants. Epidemiological effects of PFAS include increased serum cholesterol, decreased immune response to vaccination and disease, and increased incidence of cancer; however, PFAS modes of action remain unclear. Herein, we analyzed gene expression data from human liver spheroids that were exposed to several concentrations of 24 different PFAS. Benchmark concentration (BMC) response modeling was used to identify the 250 lowest gene BMCs for each PFAS. Hierarchical clustering analysis revealed 4 functionally diverse gene sets. Each gene set was affected by a distinct group of PFAS, whereas individual PFAS were usually part of more than 1 PFAS group. The biological roles of these gene sets relate to: (1) cholesterol biogenesis and cholesterol clearance (downregulated by 7 fluorocarbon or longer PFAS), putatively through discordance of cholesterol sensing by SCAP and LXR due to membrane integration of PFAS; (2) lipolysis (upregulated by 8 carbon or shorter PFAS); (3) innate immunity (downregulated by most PFAS); and (4) adaptive immunity (downregulated by sulfonate-type PFAS). The distinctions between the 4 PFAS groups suggest that PFAS can act through at least 4 independent mechanisms. The molecular characteristics of each PFAS group may be useful for understanding the molecular interactions leading to their effect on gene expression. Inclusion of some PFAS congeners in more than one PFAS group suggests that individual PFAS can act through multiple unrelated molecular interactions. This transcriptomic analysis offers a major advancement to the understanding of the molecular mechanisms underlying the effects of PFAS exposure and provides guidance for future work that may strengthen links between PFAS exposure and their proposed effects on human health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».