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Record W1534196291

Effets de contaminants agricoles sur la différenciation cellulaire et le métabolisme de l'acide rétinoïque des cellules embryonnaires P19

2008· article· fr· W1534196291 on OpenAlexfundaboutno aff
Mathieu Solari

Bibliographic record

VenueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2008
Typearticle
Languagefr
FieldBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
TopicRetinoids in leukemia and cellular processes
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesUniversité du Québec à Montréal
KeywordsMolecular biologyHumanitiesGynecologyBiologyPhilosophyMedicine
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis de nombreuses années, on observe un fort déclin des populations d'amphibiens à travers le monde et une augmentation marquée du taux de malformation des membres. Plusieurs causes sont suggérées pour expliquer l'émergence de ces effets sur le développement. Parmi celles-ci, la présence de fertilisants et de pesticides dans les cours d'eau semble être un facteur majeur impliqué dans ce phénomène étant donné que la peau des amphibiens est très perméable et parce que la plupart des malformations ont été répertoriées dans les marais avoisinant les zones d'agriculture intensive. Il est connu qu'un excès ou une carence en vitamine A (rétinol) durant le développement d'un organisme peut provoquer de graves effets sur le développement, voire même provoquer la mort au stade embryonnaire. Les rétinoïdes sont des molécules qui dérivent de la vitamine A, et l'acide rétinoïque (RA) est un des dérivés biologiquement actif. C'est un morphogène très puissant et ses effets sont assurés par la liaison et l'activation de récepteurs nucléaires spécifiques. Plusieurs pesticides sont connus pour affecter le développement et certains sont également connus pour interférer dans le métabolisme et les voies de signalisation de RA. L'objectif du présent projet était d'évaluer le potentiel tératogène de quelques contaminants d'origine agricole en mesurant leur capacité à affecter la différenciation cellulaire médiée par RA et le catabolisme de RA. Les cellules P19 de carcinome embryonnaire de souris ont été sélectionnées comme modèle d'étude. Ces cellules sont indifférenciées et peuvent se différencier en présence de différents inducteurs, dont RA. Un protocole de neurodifférenciation en agrégats et un second en monocouche ont été utilisés et le taux de différenciation cellulaire a été évalué par cytométrie de flux (FACS) à l'aide du marqueur de non-différenciation SSEA1 et du marqueur neuronal βIII-tubuline. La disparition de RA et sa métabolisation en dérivés polaires ont été mesurés par une méthode HPLC et un bioessai de métabolisation de courte durée permettant de tester de fortes concentrations de contaminants a été mis au point. L'atrazine, les nitrates et les nitrites ont été sélectionnés comme première série de contaminants étant donné que leur toxicité développementale n'est pas complètement documentée et parce qu'ils sont parmi les contaminants les plus abondants dans les cours d'eau avoisinant les zones agricoles. Le carbaryl et l'endosulfane ont été choisis pour une deuxième série d'analyses en considérant leurs effets déjà connus, le premier étant neurotoxique et le second étant tératogène et connu pour interférer dans le système des rétinoïdes. Les résultats ont montré qu'une augmentation de la concentration de RA diminuait SSEA 1 et augmentait βIII-tubuline de façon dose-dépendante. II a également été démontré que les cellules P19 métabolisent le RA, que ce métabolisme pouvait être inhibé partiellement par le clotrimazole (inhibiteur du cytochrome P450) et qu'il pouvait être suractivé suite à un prétraitement des cellules avec RA ou son analogue, le TTNPB. Les 3 premiers contaminants testés sur la différenciation neuronale en agrégats ont été utilisés à des concentrations de 100 à 10000 fois plus élevées que les normes canadiennes pour la protection de la vie aquatique. Les résultats n'ont pas permis de mesurer d'effets à des concentrations qui n'affectent pas la prolifération et/ou la viabilité cellulaire. Des concentrations de nitrites variant de 0 à 670 mg/L préviennent fortement la diminution de l'expression de SSEA1 et diminuent le nombre de cellules positives pour βlII-tubuline. Le carbaryl et l'endosulfane testés à 25 µM n'induisent pas la différenciation cellulaire de cellules cultivées en agrégats. Avec des cellules cultivées en monocouches, ces deux pesticides ont beaucoup affecté la prolifération et/ou la viabilité cellulaire et ont diminué le taux de cellules positives pour βIII-tubuline. Aucun des contaminants n'a affecté le métabolisme. Les résultats suggèrent que la cytotoxicité est probablement un facteur impliqué dans certains effets développementaux et que le système enzymatique impliqué dans la métabolisation de RA ne semble pas être une cible pour ces pesticides aux concentrations utilisées. Les effets de ces contaminants sur la liaison de RA à ses récepteurs, sur le métabolisme microsomal et/ou sur l'expression de diverses cibles cellulaires pourraient éventuellement être étudiés pour préciser les effets de type \n« rétinoïdiens ». ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Acide rétinoïque, Cellules P19, Contaminants agricoles, Différenciation cellulaire, FACS, HPLC.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.012

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.005
GPT teacher head0.174
Teacher spread0.170 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2008
Admission routes2
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