Oxidative Potential and Inflammatory Impacts of Source Apportioned Ambient Air Pollution in Beijing
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».