Transcriptomic analysis of BPA alternative chemicals in primary human mammary epithelial cells
Notice bibliographique
Résumé
Some everyday consumer products contain endocrine disruptors like bisphenol A (BPA) and its replacements. To date, most in vitro chemical screening to evaluate these compounds has been accomplished using immortalized cell lines, which differ significantly from human tissues. Our goal was to test BPA and select alternatives previously screened in breast cancer cells for toxicological potency and mechanism of action in human mammary epithelial cells (HMECs). HMECs from three human donors were exposed to BPA and four alternative chemicals (in concentration response format from 0.001 to 50 µM) for 48 h and global transcriptomic changes were quantified. Transcriptomic biomarker analysis was employed to explore chemically induced estrogen receptor alpha (ERα) activation and alterations in stress response pathways. Benchmark concentration (BMC) analysis was applied to gene expression data to derive transcriptomic points of departure (tPODs) to compare chemicals for potency. Pathway and upstream regulator analysis was applied among the genes fitting BMCs. All chemicals had tPODs within a single order of magnitude. Bisphenol AF (BPAF) was the most potent, followed by tetramethyl bisphenol F (TMBPF), bisphenol C (BPC), 4,4'-bisphenol S (BPS), and BPA. None of the chemicals activated the ERα biomarker. Some stress response biomarkers were activated at high exposure concentrations. Genes fitting BMCs clustered chemicals into two groups, with one group (BPAF and TMBPF) primarily inhibiting expression patterns and the other (BPC, BPS, and BPA) mostly activating. These data suggest that the BPA alternatives tested have similar toxicological potencies in HMECs and oppositely enrich various gene sets.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».