TNFα Increases Binding of Air Pollutant Particles to Tracheal Epithelial Cells: Possible Role of ICAM-1
Notice bibliographique
Résumé
Exposure of alveolar macrophages (MAC) to particulates frequently results in the production of tumor necrosis factor α (TNFα). We have previously shown that TNFα increases the binding of amosite asbestos to tracheal epithelial cells and that this process proceeds via an NF-κ Bdependent mechanism. To examine whether TNFα affects binding of compact particles and air pollutant particles (PM) as well, we exposed rat tracheal explants to various concentrations of TNFα followed by Ottawa PM 10 , ROFA or fine TiO 2 . Using scanning electron microscopy, TNFα increased particle binding of all three species. This process could be partially prevented by cycloheximide, deferoxamine and tetramethylthiourea. The phosphotidyl-choline-related phospholipase C inhibitor, D609 and anti-ICAM antibody completely abolished the increase in binding. We conclude that TNFα is able to increase epithelial binding of PM particles to epithelial cells. Active oxygen species appear to play a role in binding, and TNFα-enhanced binding may be mediated through increases in ICAM-1 cell surface protein. Increased particle binding probably increases particle internalization and adverse molecular responses.
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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) | 0,002 | 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 ».