Diesel exhaust in asthmatics modulates leukotriene E4 and airflow through epigenetic changes
Notice bibliographique
Résumé
Rationale/Objectives : Exposure to diesel exhaust (DE) is associated with acute health effects in asthmatics but underlying mechanisms have not been clearly delineated. Methods/Measurements : Randomized crossover, double-blind experiment; 13 partici-pants exposed on 2 different days to filtered air (FA) or DE (300 μg PM 2.5 /m 3 ). Forced expiratory volume in 1–second (FEV 1 ) and urine for leukotriene E4 (uLTE 4 ) were collected at baseline and 6 and 30 hours post-baseline. Blood was sampled at baseline and 6 hours post-baseline and profiled for 734 microRNAs using the Nanostring platform. Results: An increase in LTE 4 (from 0h to 6h) was associated with a decline in FEV 1 over the same timeframe upon exposure to FA (p=0.01) but not DE (p=0.55). Exposure interacts (p=0.007) upon the relationship between LTE 4 and FEV 1 . From the 101 miRNAs that were above background, 27 miRNAs target genes in the cysteinyl leukotriene pathway. The association between the change in FEV 1 and the change in miR-128 and miR-342-3p levels each varied by exposure (interaction p<0.05). The association between the change in LTE 4 and the change in miR-340 and miR-142-5p each varied by exposure (interaction p<0.05). Conclusion: DEP exposure in asthmatics alters urinary cysteinyl leukotriene (CYSLT; e.g. LTE 4 ) and airflow by modulating changes in specific miRNA. The miRNA implicated in this study (miR 128, 342-3p, 340, and 142-5p) are associated with important leukotriene pathway genes, e.g. ALOX5, P2RY2 and CYSLT receptor 2, OXGR1 and P2RY13 respectively. DE exposure appears to modulate leukotriene levels and airflow through changes in microRNA. Funding: WorkSafeBC, CIHR, BC Lung Association, AllerGen NCE.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».