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Enregistrement W2156130847 · doi:10.1038/srep00275

Particulate matter Air Pollution induces hypermethylation of the p16 promoter Via a mitochondrial ROS-JNK-DNMT1 pathway

2012· article· en· W2156130847 sur OpenAlexaff
Saul Soberanes, Ángel González, Daniela Urich, Sergio E. Chiarella, Kathryn A. Radigan, Álvaro Osornio-Vargas, Joy Joseph, Balaraman Kalyanaraman, Karen M. Ridge, Navdeep S. Chandel, Gökhan M. Mutlu, Andrea De Vizcaya‐Ruíz, G. R. Scott Budinger

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institutes of HealthNorthwestern UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteAmerican Lung Association
Mots-clésParticulatesDNA methylationMitochondrial DNACell biologyBiologyGeneticsGene expressionEcologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure of human populations to chronically elevated levels of ambient particulate matter air pollution < 2.5 μm in diameter (PM(2.5)) has been associated with an increase in lung cancer incidence. Over 70% of lung cancer cell lines exhibit promoter methylation of the tumor suppressor p16, an epigenetic modification that reduces its expression. We exposed mice to concentrated ambient PM(2.5) via inhalation, 8 hours daily for 3 weeks and exposed primary murine alveolar epithelial cells to daily doses of fine urban PM (5 µg/cm(2)). In both mice and alveolar epithelial cells, PM exposure increased ROS production, expression of the DNA methyltransferase 1 (DNMT1), and methylation of the p16 promoter. In alveolar epithelial cells, increased transcription of DNMT1 and methylation of the p16 promoter were inhibited by a mitochondrially targeted antioxidant and a JNK inhibitor. These findings provide a potential mechanism by which PM exposure increases the risk of lung cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,361

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations96
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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