Adaptive Response with Oxidative Stress from CT Scans and Exercise in Mice
Notice bibliographique
Résumé
We speculated that oxidative stress produced by repeated low dose diagnostic CT scans (10 mGy/scan, 2d/wk, 10 wk) would induce an adaptive response (AR) in C57BL/6 mice. We postulated that additional oxidative stress produced by exercise (1hr, 3d/wk, 10wk could further enhance the AR. We analyzed DNA double strand break (DSB) levels and genomic damage to stem cells via gH2AX foci and micronucleated reticulocytes (MN‐RET) flow cytometric assays, respectively. Following a challenge dose (1 Gy) in vitro, cells from CT mice had a significant increase (14%) in DNA DSBs compared to control and CT/exercised mice (p<0.035). A higher 2 Gy challenge dose showed that there was a significant reduction (16%) in DNA DSBs in CT/exercised mice (p = 0.002). When genomic damage was assessed, mice that had CT scans had significantly higher levels of MN‐RET (46% higher) compared to controls (p < 0.009). Interesting, the CT/exercise mice did not have any detectable increase in MN‐RET levels. After an in vivo 2 Gy challenge dose, control mice and CT mice had similar high levels of induced MN‐RET but there was a significant reduction (14%) in MN‐RET levels in the CT/exercise mice (p< 0.025). This research shows that CT scans can induce an AR in mice; however, this response is significantly modified by exercise. This research was supported by US DOE, Low Dose Research Program (DE‐FG02‐07ER64343) and NSERC.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».