Impact of nose-only exposure system on pulmonary gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Nose-only exposure is used to study the distribution and toxicity of airborne contaminants. Restraint of animals in nose-only tubes causes stress, but the impact on pulmonary mRNA levels is unknown. Since stress and xenobiotics activate common pathways, we assessed whether nose-only exposure would alter expression of toxicologically relevant genes in the lungs. To identify candidate genes for further analysis, we first interrogated microarray data to examine time-dependent changes in gene expression in air-control animals from a nose-only inhalation study involving male wild-type C57BL/6 mice and transgenic tumor necrosis factor (TNF)-alpha over-expressing littermates. Comparison of transcript levels immediately and 24 h after a single 4-h nose-only exposure to air revealed differential expression of 280 genes (false discovery rate-adjusted, p < .05). Functional analysis revealed enrichment of immune response, apoptosis, and signalling terms, consistent with effects of restraint stress. We then selected a subset of target genes for comparison of naive animals and air-exposed animals from the inhalation study by real-time polymerase chain reaction (PCR). Expression of genes involved in stress (BNIP, sestrin-1, CDKN1A [p21], GADD45 gamma), glucocorticoid-response (GILZ, Sgk), and signal transduction (MAP3K6, C/EBP-delta) was increased as a result of nose-only exposure (p < .05). In contrast, proinflammatory factors (lymphotoxin-beta, chemokine receptor CXCR5) were decreased (p < .05). Immune gene responses observed in wild-type animals were reduced in animals with lung inflammation, indicating that pathological states can modify the response to nose-only exposure. Observed responses may warrant consideration in the evaluation of materials delivered by nose-only inhalation, and suggest that incorporation of naive animals into nose-only studies should be considered as a best practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 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 ».