Study on the effects of nitrilotriproprionic acid and 4,5-dihydroxy-1,3-benzene disulphonate on the fractionation of beryllium in human serum using graphite furnace atomic absorption spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Occupational exposure to beryllium may cause Chronic Beryllium Disease (CBD), a lung disorder initiated by an electrostatic interaction with the MHC class II human leukocyte antigen (HLA). Molecular studies have found a significant correlation between the electrostatic potential at the HLA-DP surface and disease susceptibility. CBD can therefore be treated by chelation therapy. In this work, we studied the effect of two complexing agents, nitrilotriproprionic acid (NTP) and 4,5-dihydroxy-1,3-benzene disulphonate (Tiron), on the fractionation of beryllium in human serum analysed by graphite furnace atomic absorption spectrometry (GFAAS). RESULTS: We found the average serum beryllium concentration of fourteen non-exposed individuals to be 0.53 (+/- 0.14) microg l(-1), with 21 (+/- 3)% of the beryllium mass bound to the low molecular weight fraction (LMW), and 79 (+/- 3)% bound to the high molecular weight fraction (HMW). The addition of Tiron increased the beryllium mass in the HMW fraction, while NTP was not seen to have any influence on the fractionation of beryllium between the two fractions. NTP was, however, shown to complex 94.5% of the Be mass in the LMW fraction. The beryllium GFAAS detection limit, calculated as three times the standard deviation of 10 replicates of the lowest standard (0.05 microg L(-1)), was 6.0 (+/- 0.2) ng L(-1). CONCLUSION: The concentration of beryllium or its fractionation in human serum was not affected by sex or smoking habit. On average, three quarters of the beryllium in serum were found in the HMW fraction. Of the two ligands tested, only Tiron was effective in mobilising beryllium under physiological conditions, thus increasing the Be content in the HMW fraction.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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.
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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 ».