The effects of house dust-derived mixtures of organophosphate esters on Leydig cell phenotype, function, and lipidome
Notice bibliographique
Résumé
Organophosphate esters (OPEs), widely used as flame retardants and plasticizers, are frequently detected in indoor environments and human tissues, raising concerns about their potential endocrine-disrupting effects. In this study, we examined the effects of a household dust-based mixture of OPEs, along with two structural distinct sub-mixtures, on the phenotype, function, and lipidome on MA10 Leydig cells. Using high-content imaging, we identified increase in oxidative stress levels and accumulation of lipid droplets as common phenotypic effects across mixtures. Notably, the triaryl OPE sub-mixture exhibited greater potency, suggesting that specific structural features contribute to the toxicity of OPEs. While the OPE mixture did not impair basal steroid hormone production in MA-10 cells, changes were observed in stimulated progesterone levels and transcriptional regulation of key steroidogenic transcripts. When comparing lipidomic profiles across three steroidogenic cell lines (MA-10, H295R, and KGN), we found that glycerolipids, particularly triglycerides and diglycerides, consistently appeared to be the most affected lipid species, highlighting a common disruption in the composition of lipid droplet. However, cell line specific effects were also observed, especially in the regulation of cholesterol esters, likely reflecting differences in cholesterol sourcing and steroidogenic pathways. These findings emphasize the importance of evaluating environmentally relevant chemical mixtures and demonstrate that OPEs can disrupt steroidogenic function and lipid metabolism.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».