The fractions of respiratory tract cells at risk in formaldehyde carcinogenesis
Notice bibliographique
Résumé
Clonal growth modeling of carcinogenesis requires data on the number of cells at risk of becoming cancerous. We synthesized literature data to estimate the fraction of respiratory tract epithelial cells that are progenitor cells, and therefore at risk, in formaldehyde carcinogenesis for specific respiratory tract regions. We concluded that the progenitor cells for the transitional and respiratory epithelia of the nose are basal and nonciliated cells and Type II cells in the alveolar region. In the conducting airways, our evaluation indicated that ciliated and basal cells are not in the progenitor pool. Respiratory tract epithelial cell fractions of 0.819 in rats and 0.668 in humans were estimated from the data. The total numbers of epithelial cells in the lower respiratory tract of humans and rats were allocated to individual generations. Cell cycle times were also estimated from literature data, since the reciprocal of cell cycle time is an important variable in clonal growth modeling. Sensitivity analyses of a previously published risk model for formaldehyde carcinogenesis showed that specification of the fraction of cells at risk markedly affects estimates of some parameters of the clonal growth model. When all epithelial cells are considered part of the progenitor pool, additional risks for the non-smoking population was typically over predicted by about 35% for high exposure levels. These results demonstrate the importance of accurately identifying cell populations at risk when applying quantitative models in risk assessments.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».