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Record W808286921 · doi:10.71781/895

Étude du continuum exposition-effet cancérogène du benzo[a]pyrène

2013· dissertation· fr· W808286921 on OpenAlexfundno aff
Marjory Moreau

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2013
Typedissertation
Languagefr
FieldChemistry
TopicFree Radicals and Antioxidants
Canadian institutionsnot available
FundersUniversité de Montréal
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le benzo[a]pyrène (BaP) est un contaminant environnemental de la famille des hydrocarbures aromatiques polycycliques ayant été classé cancérogène chez l’humain. Cependant, la relation entre l’exposition et les effets est toujours mal documentée. L’objectif de cette thèse était de mieux documenter la relation quantitative entre l’exposition au BaP, l’évolution temporelle des biomarqueurs d’exposition et l’apparition d’altérations biologiques précoces, à partir d’études expérimentales chez le rat. Dans un premier temps, nous avons déterminé l’effet de 4 doses de BaP (0.4, 4, 10 et 40 µmol/kg) sur plusieurs biomarqueurs d’exposition (3- et 7-OHBaP, 4,5- et 7,8-diolBaP, BaPtétrol et 1,6-, 3,6- et 7,8-diones-BaP), les adduits à l’ADN et l’expression de gènes impliqués dans le métabolisme du BaP, la réparation de l’ADN et le stress oxydatif. Le BaP et ses métabolites ont été mesurés dans le sang, les tissus et les excrétas, 8 h et 24 h après l’administration intraveineuse de BaP par chromatographie liquide à ultra haute performance (UHPLC) couplée à la fluorescence. Les adduits à l’ADN ont été quantifiés dans les poumons par immuno-essai en chémoluminescence. L’expression des gènes dans les poumons a été réalisée par PCR quantitative en temps réel (qRT-PCR). Les résultats ont révélé une bonne relation dose-excrétion pour le 3-OHBaP, le 4,5-diolBaP et le 7,8-diolBaP et ils ont également renforcé l’utilité du 4,5-diolBaP comme potentiel biomarqueur du BaP en plus du 3-OHBaP. De plus, l’augmentation dose-dépendante de la formation des adduits et de l’expression de certains gènes impliqués dans le métabolisme et le stress oxydatif a suggéré l’intérêt de ces derniers comme biomarqueurs d’effet précoce. Dans un second temps, nous avons évaluer le profil cinétique des biomarqueurs en lien avec la modulation temporelle de la formation des adduits à l’ADN et de l’expression génique, en utilisant la dose de 40 µmol/kg de BaP telle qu’établie dans l’étude précédente, avec une série de mesures sur une durée de 72 h après l’injection intraveineuse de BaP. Il est apparu que le 3- et le 7-OHBaP ainsi que le 4,5- et le 7,8-diolBaP semblaient être de bons biomarqueurs d'exposition; les hydroxyBaP et diolBaP présentaient des cinétiques différentes, mais tous ces métabolites étaient corrélés de façon significative aux adduits BaPDE dans les poumons. L’expression de certains gènes et l’étude de leur profil cinétique a également permis de faire des liens avec la formation des adduits et de mieux comprendre le métabolisme du BaP. Après ces résultats, il semblait alors logique de s’intéresser à l’effet de la voie d’exposition dans un context d’exposition multiple de la population. Les données mesurées dans le sang et les excréta, après administration de 40 µmol/kg de BaP par voie intraveineuse, intratrachéale, orale, et cutanée, ont encore une fois montré l'intérêt de mesurer plusieurs métabolites pour l’évaluation de l’exposition en raison des différences en fonction de la voie d’administration du composé et des différences dans la cinétique de plusieurs biomarqueurs, notamment entre les hydroxy (3- et 7-OHBaP) et les diols-BaP (4,5- et 7,8-diolBaP). Les résultats suggèrent aussi que la mesure de ratios de concentrations de différents métabolites pourrait aider à indiquer le moment et la principale voie d’exposition. Ces données ont permis une meilleure compréhension du continuum entre l’exposition et les effets.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
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 score0.308
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0090.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

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 head0.161
Teacher spread0.157 · 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 teacher head, not a consensus.

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".

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Published2013
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