Macrophage Inflammatory Response to Self‐Assembling Rosette Nanotubes
Notice bibliographique
Résumé
Rosette nanotubes (RNTs) are a new class of nanomaterials with significant therapeutic potential. However, societal concerns related to the potential adverse health effects of engineered nanomaterials drew attention towards the investigation of their interaction with the human U937 macrophage cell line. The cells are treated with medium only (control), lysine (50 microg mL(-1)), lysine-functionalized RNTs (RNT-K; 1, 5, and 50 microg mL(-1)), Min-U-Sil quartz microparticles (80 microg mL(-1)), or lipopolysaccharide (1 microg mL(-1)). The supernatant and cells are assayed for cell viability, cytokine protein, and mRNA expression at 1, 6, and 24 h post-treatment. The results indicate that RNT-K activate transcription of proinflammatory genes (interleukin-8 and tumor necrosis factor-alpha (TNF-alpha)) within 1 h, but this effect is not accompanied by protein secretion into the supernatant. The effect of the length of RNTs on human U937 macrophage viability is also investigated. Although both short and long RNT-K exhibit time-dependent effects on TNF-alpha transcription, only the short RNT-K (5 microg mL(-1)) increase TNF-alpha concentration at 6 h relative to the long RNT-K. Moreover, RNT-K (1 and 5 microg mL(-1)) have no effect on cell viability by 24 h. These data indicate that RNT-K do not induce a robust inflammatory response or cytotoxicity in the U937 human macrophage cell line, and therefore could be used for biomedical applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,002 |
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 tête enseignante, 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 ».