Relationship of Fiber Surface Iron and Active Oxygen Species to Expression of Procollagen, PDGF-A, and TGF-β1 in Tracheal Explants Exposed to Amosite Asbestos
Notice bibliographique
Résumé
To investigate the role of iron and active oxygen species (AOS) in asbestos-induced fibrosis, we loaded increasing amounts of Fe(II)/Fe(III) onto the surface of amosite asbestos fibers and then applied the fibers to rat tracheal explants. Explants were harvested after 7 d in air organ culture. Asbestos by itself doubled procollagen gene expression, and a further increase was seen with increasing iron loading; actual collagen content measured as hydroxyproline was increased in a similar pattern. Iron loading also increased gene expression of platelet-derived growth factor (PDGF)-A and transforming growth factor (TGF)-beta(1). Neither asbestos alone nor iron-loaded asbestos affected gene expression of PDGF-B, tumor necrosis factor-alpha, or TGF-alpha. The AOS scavenger tetramethylthiourea or treatment of fibers with the iron chelator deferoxamine prevented asbestos-induced increases in procollagen, PDGF-A, and TGF-beta gene expression, whereas glutathione had no effect. The proteasome inhibitor MG-132 abolished asbestos-induced increases in procollagen gene expression but did not affect increases in PDGF-A or TGF-beta(1) expression, whereas the extracellular signal-regulated protein kinase (ERK) inhibitor PD98059 had exactly the opposite effect. We conclude that surface iron as well as the iron-catalyzed generation of AOS play a role in asbestos-induced matrix (procollagen) production and that this process is driven in part through oxidant-induced nuclear factor kappa B activation. Surface iron and AOS also play a role in PDGF-A and TGF-beta gene expression, but through an ERK-dependent mechanism.
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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 ».