Cellular response of mouse splenocytes to heavy metals exposure
Notice bibliographique
Résumé
Among the environmental contaminants recognised for their toxicity and their global presence, heavy metals are certainly a major concern. They can elicit a number of immunomodulatory effects leading ultimately to an enhanced susceptibility (sensitivity) of immune cells to microbial agents and the appearance of neoplastic diseases and autoimmune phenomena. Heavy metals also provoke changes in the function(s) of immune cells. A striking biological effect of heavy metals is the induction of intracellular thiols (cysteine, glutathione, metallothioneins). Thiols are involved in many physiological processes, including protection from free radical damage and detoxification of chemicals. The purpose of this study was to assess the differences of susceptibility (sensitivity) in both pre-activated (concanavalin A was used) and non-pre-activated cells in the presence of heavy metals. Five were evaluated on murine splenocytes. The lymphoblastic proliferation test was performed for lymphocytes and a phagocytosis test for macrophages. Data showed that the levels of thiols in the pre-activated cells are greater than non-pre-activated cells following exposure to various heavy metals; macrophages were more resistant than lymphocytes to the toxic effects of heavy metals, and pre-activated cells were more resistant than cells at rest. One possible explanation is that macrophages produce more thiols than lymphocytes and this provides an increased protection from the deleterious effects of heavy metals.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».