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Enregistrement W2070422452 · doi:10.1016/j.tox.2013.03.008

A global toxicogenomic analysis investigating the mechanistic differences between tobacco and marijuana smoke condensates in vitro

2013· article· en· W2070422452 sur OpenAlexaff
Rebecca M. Maertens, Paul A. White, Andrew Williams, Carole L. Yauk

Notice bibliographique

RevueToxicology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics, phytochemicals, and oxidative stress
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxicogenomicsTobacco smokeOxidative stressSmokeSidestream smokeChemistryGenotoxicityIn vitroPharmacologyDNA damageToxicityToxicologyBiologyGeneBiochemistryGene expressionDNA

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Like tobacco smoking, habitual marijuana smoking causes numerous adverse pulmonary effects. However, the mechanisms of action involved, especially as compared to tobacco smoke, are still unclear. To uncover putative modes of action, this study employed a toxicogenomics approach to compare the toxicological pathways perturbed following exposure to marijuana and tobacco smoke condensate in vitro. Condensates of mainstream smoke from hand-rolled tobacco and marijuana cigarettes were similarly prepared using identical smoking conditions. Murine lung epithelial cells were exposed to low, medium and high concentrations of the smoke condensates for 6h. RNA was extracted immediately or after a 4h recovery period and hybridized to mouse whole genome microarrays. Tobacco smoke condensate (TSC) exposure was associated with changes in xenobiotic metabolism, oxidative stress, inflammation, and DNA damage response. These same pathways were also significantly affected following marijuana smoke condensate (MSC) exposure. Although the effects of the condensates were largely similar, dose-response analysis indicates that the MSC is substantially more potent than TSC. In addition, steroid biosynthesis, apoptosis, and inflammation pathways were more significantly affected following MSC exposure, whereas M phase cell cycle pathways were more significantly affected following TSC exposure. MSC exposure also appeared to elicit more severe oxidative stress than TSC exposure, which may account for the greater cytotoxicity of MSC. This study shows that in general MSC impacts many of the same molecular processes as TSC. However, subtle pathway differences can provide insight into the differential toxicities of the two complex mixtures.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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