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Enregistrement W2313314608 · doi:10.1021/es5029876

Oxidative Potential and Inflammatory Impacts of Source Apportioned Ambient Air Pollution in Beijing

2014· article· en· W2313314608 sur OpenAlexaff
Qingyang Liu, Jill Baumgartner, Yuanxun Zhang, Yanju Liu, Yongjun Sun, Meigen Zhang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEnvironmental chemistryBeijingParticulatesPollutionAir pollutionAerodynamic diameterChemistryEnvironmental scienceEnrichment factorReactive oxygen speciesBiologyHeavy metalsEcologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution exposure is associated with a range of adverse health impacts. Knowledge of the chemical components and sources of air pollution most responsible for these health effects could lead to an improved understanding of the mechanisms of such effects and more targeted risk reduction strategies. We measured daily ambient fine particulate matter (<2.5 μm in aerodynamic diameter; PM2.5) for 2 months in peri-urban and central Beijing, and assessed the contribution of its chemical components to the oxidative potential of ambient air pollution using the dithiothreitol (DTT) assay. The composition data were applied to a multivariate source apportionment model to determine the PM contributions of six sources or factors: a zinc factor, an aluminum factor, a lead point factor, a secondary source (e.g., SO4(2-), NO3(2-)), an iron source, and a soil dust source. Finally, we assessed the relationship between reactive oxygen species (ROS) activity-related PM sources and inflammatory responses in human bronchial epithelial cells. In peri-urban Beijing, the soil dust source accounted for the largest fraction (47%) of measured ROS variability. In central Beijing, a secondary source explained the greatest fraction (29%) of measured ROS variability. The ROS activities of PM collected in central Beijing were exponentially associated with in vivo inflammatory responses in epithelial cells (R2=0.65-0.89). We also observed a high correlation between three ROS-related PM sources (a lead point factor, a zinc factor, and a secondary source) and expression of an inflammatory marker (r=0.45-0.80). Our results suggest large differences in the contribution of different PM sources to ROS variability at the central versus peri-urban study sites in Beijing and that secondary sources may play an important role in PM2.5-related oxidative potential and inflammatory health impacts.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,228 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations227
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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