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Enregistrement W2064277024 · doi:10.1093/annhyg/46.suppl_1.433

TNFα Increases Binding of Air Pollutant Particles to Tracheal Epithelial Cells: Possible Role of ICAM-1

2002· article· en· W2064277024 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Annals of Occupational Hygiene · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésICAM-1PollutantTumor necrosis factor alphaAir pollutantsEnvironmental scienceChemistryEnvironmental chemistryCell biologyAir pollutionBiologyImmunologyCell adhesion molecule

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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