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Record W7162011914 · doi:10.82308/13428

Effects of organophosphate esters on the adrenal gland

2025· dissertation· en· W7162011914 on OpenAlexaboutno aff
Zixuan Li

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldEnvironmental Science
TopicEffects and risks of endocrine disrupting chemicals
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAdrenal glandAnimal modelBody weight

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les esters organophosphorés (EOP) sont devenus de plus en plus répandus à la suite de l’élimination progressive des polybromodiphényléthers (PBDE). Leur omniprésence dans l’environnement et dans les matrices biologiques humaines a suscité des inquiétudes quant à leur potentiel rôle comme perturbateurs endocriniens. Cependant, les effets des EOP sur la glande surrénale, une des glandes les plus essentielles, ont suscité relativement peu d’intérêt. Dans cette thèse, je cherche à élucider les effets in vitro et in vivo des EOP les plus couramment utilisés sur les glandes surrénales. Tout d’abord, j’ai évalué l’effet de six EOP sur les phénotypes et les fonctions des cellules H295R. À l’aide de la modélisation de référence et des analyses de l’indice de priorisation toxicologique (ToxPi), j’ai identifié parmi les EOP certains qui sont plus puissants que les anciens PBDE, ainsi que d’autres qui pourraient potentiellement les remplacer. Des essais fonctionnels ont révélé que les EOP avaient des effets négatifs sur la capacité des cellules à produire du cortisol et de l’aldostérone en ciblant l’expression de transcrits essentiels à la biosynthèse du cholestérol et à la stéroïdogenèse. Ensuite, j'ai étudié les effets d’un mélange d’EOP pouvant se trouver dans l’environnement, conçu pour reproduire le profil des EOP trouvés dans la poussière domestique au Canada, sur le phénotype, la fonction et le lipidome des cellules H295R. L’exposition à ce mélange a modifié la quantité et la composition des gouttelettes lipidiques, suggérant qu’un changement dans les lipides pourrait constituer un biomarqueur sensible de l’exposition aux EOP. En accord avec les effets des EOP individuels, le mélange a également affecté les niveaux de cortisol et d’aldostérone produits par les cellules. Notamment, le mélange a induit des effets importants à des concentrations où les EOP individuels n’ont montré que peu ou pas d’activité. Ceci indique que les études portant sur des substances chimiques individuelles pourraient sous-estimer les risques associés à l’exposition aux EOP. Dans la dernière expérimentale section de ma thèse, j’ai évalué les effets du mélange d’EOP pouvant se trouver dans l’environnement sur les glandes surrénales de rats Sprague-Dawley. L’exposition aux EOP a mené à des changements spécifiques en fonction du sexe dans les glandes surrénales, à savoir le poids, la fonction et le profil des lipides sériques. L’analyse transcriptomique des glandes surrénales entières a révélé que chez les femelles, la voie de biosynthèse du cholestérol était ciblée, tandis que chez les mâles, l’activité des canaux potassiques était affectée. Ensemble, ces résultats constituent la première comparaison directe entre les effets des EOP et ceux des composés anciens. Ces résultats nous donnent également de nouvelles perspectives sur les risques d’exposition réelle aux mélanges d’EOP sur les glandes surrénales. L’exposition aux EOP pourrait altérer la stéroïdogenèse dans les glandes surrénales par des mécanismes spécifiques selon le sexe, avec l’homéostasie des lipides et du cholestérol étant identifiée comme une cible particulièrement sensible. Les évaluations in vitro et in vivo, l’imagerie cellulaire à haut débit et les analyses en «-omiques» sont des outils puissants pour identifier les perturbateurs endocriniens qui nécessitent d’être régulés, ainsi que trouver des alternatives plus sûres pour une utilisation future

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 score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
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)0.0030.001

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 head0.004
GPT teacher head0.279
Teacher spread0.275 · 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
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

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