Transcriptional profiling identifies physicochemical properties of nanomaterials that are determinants of the in vivo pulmonary response
Notice bibliographique
Résumé
We applied transcriptional profiling to elucidate the mechanisms associated with pulmonary responses to titanium dioxide (TiO2 ) nanoparticles (NPs) of different sizes and surface coatings, and to determine if these responses are modified by NP size, surface area, surface modification, and embedding in paint matrices. Adult C57BL/6 mice were exposed via single intratracheal instillations to free forms of TiO2 NPs (10, 20.6, or 38 nm in diameter) with different surface coatings, or TiO2 NPs embedded in paint matrices. Controls were exposed to dispersion medium devoid of NPs. TiO2 NPs were characterized for size, surface area, chemical impurities, and agglomeration state in the exposure medium. Pulmonary transcriptional profiles were generated using microarrays from tissues collected one and 28 d postexposure. Property-specific pathway effects were identified. Pulmonary protein levels of specific inflammatory cytokines and chemokines were confirmed by ELISA. The data were collapsed to 659 differentially expressed genes (P ≤ 0.05; fold change ≥ 1.5). Unsupervised hierarchical clustering of these genes revealed that TiO2 NPs clustered mainly by postexposure timepoint followed by particle type. A pathway-based meta-analysis showed that the combination of smaller size, large deposited surface area, and surface amidation contributes to TiO2 NP gene expression response. Embedding of TiO2 NP in paint dampens the overall transcriptional effects. The magnitude of the expression changes associated with pulmonary inflammation differed across all particles; however, the underlying pathway perturbations leading to inflammation were similar, suggesting a generalized mechanism-of-action for all TiO2 NPs. Thus, transcriptional profiling is an effective tool to determine the property-specific biological/toxicity responses induced by nanomaterials.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».