Nebulizer-spray chamber apparatus and method for production of multi-component particle types and their use in affecting cellular responses
Notice bibliographique
Résumé
A particle generation apparatus and methodology is described for its application to prepare heterogeneous particles of defined chemical composition and their subsequent delivery to human lung cell cultures. A concentric type nebulizer was used together with a single pass spray chamber that was operated at two different temperature settings, either room temperature or to produce intact particles, at nonuniform temperature with the central axis measuring 54°C. Silica (SiO2) particles in the micrometer size range were produced from the aggregation of nanoparticles. Tumor necrosis factor (TNF)-α, a well-characterized cytokine, was incorporated as a secondary soluble component within host silica particles for application as a proof-of-concept heterogeneous particle type. The overall particle deposition and wetting efficiency into media was 2.0 ± 0.4%, and the average size of particles that impacted and sank in the growth medium was 3.4 µm. The particle dose, reported as particle-to-cell ratio, spanned 0.1 to ∼2.5. Co-cultures of A549 and differentiated human monocytic cells (THP-1*) exposed to silica particles caused IL-6 upregulation, but not IL-8. For the silica plus TNF-α particle type, ICAM-1 signal increased in A549 mono-cultures as the particle-to-cell ratio increased, yet an estimated 90% of the TNF-α was denatured or possibly bound to the silica particle host, and was therefore bio-unavailable. Method quantitation using particles having two different chemical compositions has been described, illustrating capability for subsequent systematic investigation of the role of particles having different chemical composition in the human health aspects of the particulate air pollution issue.Copyright © 2016 American Association for Aerosol Research
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».