High-LET Ion Radiolysis of Water: Visualization of the Formation and Evolution of Ion Tracks and Relevance to the Radiation-Induced Bystander Effect
Notice bibliographique
Résumé
Ionizing radiation-induced bystander effects, commonly observed in cell populations exposed to high-linear energy transfer (LET) radiations, are initiated by damage to a cellular molecule which then gives rise to a toxic signal exported to neighboring cells not directly hit by radiation. A major goal in studies of this phenomenon is the identification of this initial radiation-induced lesion. Liquid water being the main constituent of biological matter, reactive species produced by water radiolysis in the cellular environment are likely to be major contributors to the induction of this lesion. In this context, the radiation track structure is of crucial importance in specifying the precise location and identity of all the radiolytic species and their subsequent signaling or damaging effects. We report here Monte Carlo track structure simulations of the radiolysis of liquid water by four different impacting ions 1H+, 4He2+, 12C6+ and 20Ne10+, with the same LET ( approximately 70 keV/ microm). The initial radial distribution profiles of the various water decomposition products (eaq(-), *OH, H*, H2 and H2O2) for the different ions considered are presented and discussed briefly in the context of track structure theory. As an example, the formation and temporal evolution of simulated 24 MeV 4He2+ ion tracks (LET approximately 26 keV/microm) are reported for each radiolytic species from 1 ps to 10 micros. The calculations reveal that the ion track structure is completely lost by approximately 1 micros.
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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 ».