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Enregistrement W1830298985 · doi:10.1186/s12989-015-0099-z

Cytotoxic and inflammatory potential of size-fractionated particulate matter collected repeatedly within a small urban area

2015· article· en· W1830298985 sur OpenAlexafffundabout
Errol M. Thomson, Dalibor Breznan, Subramanian Karthikeyan, Christine MacKinnon‐Roy, Jean‐Pierre Charland, Ewa Dąbek-Złotorzyńska, Valbona Celo, Prem Kumarathasan, Jeffrey R. Brook, Renaud Vincent

Notice bibliographique

RevueParticle and Fibre Toxicology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaAir CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaClean Air Regulatory Agenda
Mots-clésPotencyEnvironmental chemistryParticulatesResazurinToxicityCytotoxicityParticle sizeBioassayChemistryUltrafine particleToxicologyBiologyBiochemistryIn vitroEcologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Exposure to coarse, fine, and ultrafine particles is associated with adverse population health impacts. We investigated whether size-fractionated particles collected repeatedly in the vicinity of industrial (steel mills and associated coking operations, wastewater treatment), high traffic, and residential areas display systematic differences in biological potency. METHODS: Particulate matter (PM<0.1, PM0.1-0.5, PM0.5-2.5, PM2.5-10, PM>10) samples collected at sites within Windsor, Ontario, were screened for biological potency in human A549 lung epithelial and murine J774A.1 macrophage-like cells using cytotoxicity bioassays (cellular ATP, resazurin reduction, lactate dehydrogenase (LDH) release), cytokine production, and transcript profiles. Potency was determined from the slope of each dose-effect relationship. RESULTS: Cytotoxic potency varied across size fractions and within a fraction across sites and sampling periods, suggesting that particle composition, in addition to size and mass, affected particle toxicity. While ATP and LDH profiles showed some similarity, resazurin reduction (a measure of metabolic activity) exhibited a unique pattern of response, indicating that the cytotoxicity assays were sensitive to distinct particle characteristics. Chemical speciation varied in relation to prevailing winds, consistent with enrichment of source emissions (e.g. higher metal and polycyclic aromatic hydrocarbon content downwind of the industrial site). Notwithstanding this variability, site-dependent differences in particle toxicity were evident, including greater potency of coarse fractions at the industrial site and of ultrafine particles at the traffic site (Site × Size interactions, p < 0.05). Regression of potency against particle constituents revealed correlations between resazurin reduction, induction of metal-responsive genes, and metal content, which were particularly strong for the coarse fraction, and between cytokine release and endotoxin, suggesting that these factors were important drivers of biological effects that explain, at least in part, the contrasting potencies of particles compared on an equivalent mass basis. CONCLUSIONS: The data show that 1) particle potency and composition can exhibit significant temporal variation in relation to source contributions; 2) sources may differentially impact the potency of specific size fractions; and 3) particle constituents, notably metals and endotoxin, may elicit distinct biological responses. Together, the data are consistent with the notion that sources and composition, in addition to size and mass concentration, are relevant to particle toxicity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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