Cellular Response to Cigarette Smoke and Oxidants: Adapting to Survive
Notice bibliographique
Résumé
The gaseous and soluble phases of cigarette smoke are sources of oxidants that contribute to the pathogenesis of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Chronic oxidative stress of cigarette smoking induces mucus secretion and inhibits cystic fibrosis transmembrane conductance regulator function. The increased mucus viscosity renders the airways susceptible to bacterial infections, a hallmark of chronic bronchitis. Furthermore, lungs chronically exposed to the toxic mixture of oxidants in cigarette smoke show signs of endoplasmic reticulum stress, unfolded protein response, altered ceramide metabolism, and apoptosis. Fortunately, the respiratory tract has developed effective adaptive cellular mechanisms to limit oxidant damage. Numerous antioxidant enzymes and glutathione-dependent detoxification systems are increased in healthy smokers. The regulation of the antioxidant response is largely dependent on the nuclear factor erythroid 2-related factor-2 (Nrf2) pathway. However, patients with COPD have defective Nrf2 responses. Novel therapies such as 2-cyano-3,12-dioxooleana-1,9-dien-28-oic acid (CDDO) to correct defective Nrf2-dependent cellular response may hold promise for patients with COPD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».