Proteomic Analyses of Lung Lysates from Short-Term Exposure of Fischer 344 Rats to Cigarette Smoke
Notice bibliographique
Résumé
A short-term 5 day mainstream cigarette smoke exposure study was conducted in Fischer 344 rats to identify changes in lung proteins. Groups of 10 male and female rats at 5 weeks of age were assigned to one of four exposure groups. Animals received either nose-only filtered air (Air Control) or 75, 200, or 400 mg total particulate matter (TPM)/m(3) of diluted cigarette smoke. Exposures were conducted for 3 h per day, for 5 consecutive days. One lung per animal was frozen in liquid nitrogen and processed for proteomic analyses. Lung lysates from control verses treated animals were screened with 650 antibodies for changes in signaling protein levels and phosphorylation using antibody microarray technology, and then over 100 of the top protein hits were assessed by immunoblotting. The top smoke-altered proteins were further evaluated using reverse lysate microarrays. Major protein changes showed medium to strong bands on Western blots, depended on dose and gender, and included protein-serine kinases (Cot/Tpl2, ERK1/2, GSK3α/β, MEK6, PKCα/γ, RSK1), protein phosphatases (PP4/A'2, PP1Cβ), and other proteins (caspase 5, CRMP2, Hsc70, Hsp60, Rac1 and STAT2). The most pronounced changes occurred with 75 mg TPM/m(3) exposed females and 200 mg TPM/m(3) exposed males. Smoke-altered proteins regulate apoptosis, stress response, cell structure, and inflammation. Changes in identified proteins may serve as early indicators of lung damage.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».