Transcriptional and Secretomic Profiling of Epidermal Cells Exposed to Alpha Particle Radiation
Notice bibliographique
Résumé
Alpha (α)-particle emitters are probable isotopes to be used in a terrorist attack. The development of biological assessment tools to identify those who have handled these difficult to detect materials would be an asset to our current forensic capacity. In this study, for the purposes of biomarker discovery, human keratinocytes were exposed to α-particle and X-radiation (0.98 Gy/h at 0, 0.5, 1.0, 1.5 Gy) and assessed for differential gene and protein expression using microarray and Bio-Plex technology, respectively. Secretomic analysis of supernatants showed expression of two pro-inflammatory cytokines (IL-13 and PDGF-bb) to be exclusively affected in α-particle exposed cells. The highest dose of α-particle radiation modulated a total of 67 transcripts (fold change>|1.5|, (False discovery rate) FDR<0.05) in exposed cells. Several genes which responded with high expression levels (>2 fold) included KIF20A, NEFM, C7orf10, HIST1H2BD, BMP6, and HIST1H2AC. Among the high expressing genes, five (CCNB2, BUB1, NEK2, CDC20, AURKA) were also differentially expressed at the medium (1.0 Gy) dose however, these genes were unmodulated following exposure to X-irradiation. Networks of these genes clustered around tumor protein-53 and transforming growth factor-beta signaling. This study has identified some potential gene /protein responses and networks that may be validated further to confirm their specificity and potential to be signature biomarkers of α-particle exposure.
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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 ».