Effect of cigarette smoke on fibroblast-mediated gel contraction is dependent on cell density
Notice bibliographique
Résumé
Cigarette smoke exposure has been associated with a variety of diseases, including emphysema. The current study evaluated the interaction of cell density and cigarette smoke extract (CSE) on fibroblast contraction of collagen gels. Protein levels of transforming growth factor (TGF)-beta1, fibronectin, PGE(2), and TGF-beta1 mRNA were quantified. Although both 5 and 10% CSE inhibited contraction by low-density fibroblasts (1 x 10(5) cell/ml), only 5% CSE augmented contraction in higher-density cultures (3-5 x 10(5) cells/ml). CSE also inhibited fibronectin and TGF-beta1 production in low-density cultures but stimulated fibronectin production in high-density cultures. Active TGF-beta1 was readily detectable only in higher-density cultures and was markedly augmented by 5% CSE. In contrast, although TGF-beta1 mRNA expression was inhibited in high-density cultures by 10% CSE, expression was increased in the presence of 5% CSE. These results suggest that CSE-induced inhibition of low-density fibroblast contraction is due to inhibition of fibronectin production, whereas CSE's stimulatory effect on high-density cells is the result of increased release of TGF-beta1. These effects may help explain the varied pathologies associated with exposure to cigarette smoke.
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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 | 0,000 |
| 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 ».