Liquid Crystal Monomers and Their Mixtures Alter Nuclear Receptor Signaling and Promote Adipogenesis In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Liquid crystal monomers (LCMs) are ubiquitous environmental contaminants released from electronic devices' liquid crystal display (LCD) panels, which have led to the contamination of food, breast milk, and serum. As the toxicity of individual LCMs, not to mention their myriad mixtures, is currently very poorly characterized, there is a crucial need for investigations into the health hazards posed by exposure. In this study, 10 nonfluorinated (NF) and fluorinated (F) LCMs and 3 fluorination-based LCM mixtures were screened for metabolism and endocrine-disrupting potential in vitro at exposure-relevant concentrations using adipogenesis assays and luciferase reporter gene assays. Both NF-LCMs, F-LCMs, and their mixtures were found to alter the transcriptional activity of one or more nuclear receptors. Notably, 6 LCMs and all LCM mixtures were able to antagonize the progesterone receptor, with several displaying non-monotonic concentration-response curves. Multiple LCMs and their mixtures also increased triglyceride accumulation in murine preadipocytes and human mesenchymal stem cells in a concentration-dependent manner. The concentration addition principle underestimated the adipogenic potencies of LCM mixtures when compared with those derived from benchmark concentration analyses of empirical adipogenesis assay results, suggesting synergistic interactions. While no mechanistic pattern emerged between the bioactivities, results confirmed the metabolism and endocrine-disrupting potential of both NF-LCMs, F-LCMs, and their mixtures. This emphasizes the need to further investigate the metabolic and reproductive health impacts of LCM exposure in vivo, as well as the necessity of exploring alternative models to predict the toxicity of LCM mixtures.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».