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Enregistrement W1977340750 · doi:10.1093/toxsci/kfr097

Exposure to Moderate Arsenic Concentrations Increases Atherosclerosis in ApoE−/− Mouse Model

2011· article· en· W1977340750 sur OpenAlexafffund
Maryse Lemaire, Catherine A. Lemarié, Manuel Flores Molina, Ernesto L. Schiffrin, Stéphanie Lehoux, Koren K. Mann

Notice bibliographique

RevueToxicological Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueArsenic contamination and mitigation
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthMcGill University
Mots-clésArsenicProinflammatory cytokineIn vivoChemistryMedicineInflammationPhysiologyBiologyEndocrinologyInternal medicineBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Arsenic is a widespread environmental contaminant to which millions of people are exposed worldwide. Exposure to arsenic is epidemiologically linked to increased cardiovascular disease, such as atherosclerosis. However, the effects of moderate concentrations of arsenic on atherosclerosis formation are unknown. Therefore, we utilized an in vivo ApoE(-/-) mouse model to assess the effects of chronic moderate exposure to arsenic on plaque formation and composition in order to facilitate mechanistic investigations. Mice exposed to 200 ppb arsenic developed atherosclerotic lesions, a lower exposure than previously reported. In addition, arsenic modified the plaque content, rendering them potentially less stable and consequently, potentially more dangerous. Moreover, we observed that the lower exposure concentration was more atherogenic than the higher concentration. Arsenic-enhanced lesions correlated with several proatherogenic molecular changes, including decreased liver X receptor (LXR) target gene expression and increased proinflammatory cytokines. Significantly, our observations suggest that chronic moderate arsenic exposure may be a greater cardiovascular health risk than previously anticipated.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,184 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations72
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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