Lung inflammation caused by long‐term exposure to titanium dioxide in mice involving in NF‐κB signaling pathway
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Titanium dioxide nanoparticles (TiO2 NPs) are used in many fields, such as paints, medicine additives, food additives, sunscreens, and agriculture. The aim of this study was to investigate the mechanism behind the formation of inflammation induced by TiO2 NPs. ICR mice were exposed to TiO2 NPs through intragastric administration at 2.5, 5, and 10 mg/kg body weight every day for 90 consecutive days. The experiment suggested that long‐term exposure to TiO2 NPs resulted in an obvious inflammatory response in mice lung tissues, which led to a thickened alveoli septum, lung hyperemia, and titanium accumulation. Furthermore, our results show that TiO2 NPs exposure remarkably altered the expression of inflammation‐related cytokines, with increases in proinflammatory cytokines—such as nucleic factor‐κB, interferon‐α, interferon‐β, interleukin‐1β, interleukin‐6, cyclo‐oxygen‐ase, interleukin‐8, interferon‐inducible protein‐10, and platelet‐derived growth factor AB—and decreases in anti‐inflammatory cytokines—such as inhibitor of NF‐κB suppressor of cytokine signaling 1, endothelin 1, peroxisome proliferators‐activated receptors‐γ, and peroxisome proliferators‐activated receptors coactivator‐1α. This finding indicated that TiO2 NPs cause lung inflammation in mice after intragastric administration, primarily through the NF‐κB signaling pathways. Therefore, more attention should be placed on the application of TiO2 NPs and their potential long‐term effects, especially in human beings. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. J Biomed Mater Res Part A: 105A: 720–727, 2017.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».