Cytotoxic and transcriptomic effects of the rainbow trout gill (RTgill-W1) cell line exposed to environmentally relevant pesticides
Bibliographic record
Abstract
Chaque année, des centaines de nouveaux pesticides sont introduits dans le monde, avec le potentiel d’avoir un impact négatif sur les organismes non ciblés comme la faune aquatique. Cependant, les préoccupations éthiques concernant l’utilisation d’animaux et les resources, l’argent et le temps nécessaires pour effectuer les méthodes traditionnelles pour évaluer la toxicité de ces produits chimiques, ont appelé à un changement de paradigme des méthodes de test in vivo à base d’animaux vers des tests basés sur des mécanismes in vitro impliquant des lignes cellulaires. La validation et normalisation de l’essai n249 de l’Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) impliquant la ligne cellulaire de la truite arc-en-ciel (RTgill-W1) pour caractériser la cytotoxicité ont ouvert la voie à ce que les modèles in vitro peuvent réaliser d’un point de vue réglementaire. Les objectifs primordiaux de cette recherche de thèse étaient 1) d'approfondir nos connaissances sur l'applicabilité de ce test pour des produits chimiques (dans ce cas, des pesticides) qui n'avaient pas été étudiés auparavant et 2) de déterminer si le test peut être utilisé pour dériver des valeurs de points de départ transcriptomiques (tPODs), qui représentent des doses de référence (BMD) auxquelles aucun effet indésirable n'est observé au niveau moléculaire.Dans cette thèse, 19 pesticides avec divers mécanismes d'action toxique et des propriétés physiochimiques ont été sélectionnés en fonction de leur pertinence et de leur importance pour les écosystèmes canadiens. Dans chapitre 2, ces 19 pesticides ont été exposés aux cellules RTgill-W1 afin de caractériser la réponse cytotoxique. L'essai n° 249 de l'OCDE a pu être réalisé dans une plaque à 96 puits avec un ensemencement de 35 000 cellules/puits sans compromettre les critères de contrôle de la qualité décrits dans la directive ou les résultats de la cytotoxicité. L'exposition aux pesticides a provoqué une diminution de la viabilité cellulaire mais compte tenu de la nature spécifique des pesticides, certains mécanismes d'action toxique n'ont pas pu être déclenchés dans les cellules RTgill-W1 et aucune réponse n'a été observée. Parmi les pesticides cytotoxiques, les résultats variaient d’un à quatre ordres de grandeur supérieurs que les données de létalité in vivo extraites des études sur la truite arc-en-ciel. Le chapitre 3 a examiné les changements transcriptomiques dans les cellules RTgill-W1 après exposition à six des pesticides les plus cytotoxiques sur la base des résultats du chapitre 2 en utilisant la technologie de séquençage de l'ARN. L'exposition aux pesticides pourrait induire des changements transcriptomiques (moléculaires) dans les cellules RTgill-W1. Les valeurs tPOD ont pu être dérivées des données transcriptomiques, qui ont fourni des valeurs plus protectrices que les données in vitro et qui pourraient être utilisées pour hiérarchiser les pesticides préoccupants. L'analyse de la dose de référence au niveau de la voie a également fourni des informations supplémentaires sur le mécanisme d'action de chaque produit chimique. Cette thèse a permis de mieux comprendre les promesses du couplage de l'essai RTgill-W1 avec des techniques transcriptomiques pour caractériser les effets indésirables d'un produit chimique. En outre, ce travail a permis de mieux comprendre le mécanisme moléculaire de la toxicité de pesticides qui n'avaient pas été caractérisés auparavant
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".