The combination of two novel tobacco blends and filter technologies to reduce the in vitro genotoxicity and cytotoxicity of prototype cigarettes
Notice bibliographique
Résumé
Tobacco smoke from a combustible cigarette contains more than 6000 constituents; approximately 150 of these are identified as toxicants. Technologies that modify the tobacco blend to reduce toxicant emissions have been developed. These include tobacco sheet substitute to dilute toxicants in smoke and blend treated tobacco to reduce the levels of nitrogenous precursors and some polyphenols. Filter additives to reduce gas (vapour) phase constituents have also been developed. In this study, both tobacco blend and filter technologies were combined into an experimental cigarette and smoked to International Organisation on Standardisation and Health Canada puffing parameters. The resulting particulate matter was subjected to a battery of in vitro genotoxicity and cytotoxicity assays - the Ames test, mouse lymphoma assay, the in vitro micronucleus test and the Neutral Red Uptake assay. The results indicate that cigarettes containing toxicant reducing technologies may be developed without observing new additional genotoxic hazards as assessed by the assays specified. In addition, reductions in bacterial mutagenicity and mammalian genotoxicity of the experimental cigarette were observed relative to the control cigarettes. There were no significant differences in cytotoxicity relative to the control cigarettes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».