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Enregistrement W4411236193 · doi:10.1093/toxsci/kfaf075

Identification of four mechanisms of toxicity for per- and polyfluoroalkyl substances through transcriptomic profiling in human liver spheroids exposed to 24 PFAS

2025· article· en· W4411236193 sur OpenAlexafffund
Gregory C. Addicks, Andrea Rowan‐Carroll, Karen Leingartner, A. Williams, Matthew J. Meier, Luigi Lorusso, Carole L. Yauk, Ella Atlas

Notice bibliographique

RevueToxicological Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésTranscriptomeSpheroidIdentification (biology)Profiling (computer programming)Computational biologyChemistryEnvironmental chemistryBiologyBiochemistryComputer scienceIn vitroGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,442

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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