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Enregistrement W2560110452 · doi:10.1002/jat.3420

Responses of A549 human lung epithelial cells to cristobalite and α‐quartz exposures assessed by toxicoproteomics and gene expression analysis

2016· article· en· W2560110452 sur OpenAlexafffundabout
Ngoc Q. Vuong, Patrick Goegan, Francesco De Rose, Dalibor Breznan, Errol M. Thomson, Julie S. O’Brien, Karthikeyan Subramanian, Andrew Williams, Renaud Vincent, Premkumari Kumarathasan

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Toxicology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOccupational and environmental lung diseases
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaClean Air Regulatory Agenda
Mots-clésCytotoxicityGene expressionA549 cellMolecular biologyProgrammed cell deathBiologyApoptosisLactate dehydrogenaseCellChemistryCell biologyGeneBiochemistryIn vitroEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we used cytotoxicity assays, proteomic and gene expression analyses to examine the difference in response of A549 cells to two silica particles that differ in physical properties, namely cristobalite (CR) and α-quartz (Min-U-Sil 5, MI). Cytotoxicity assays such as lactate dehydrogenase release, 5-bromo-2'-deoxyuridine incorporation and cellular ATP showed that both silica particles could cause cell death, decreased cell proliferation and metabolism in the A549 human lung epithelial cells. While cytotoxicity assays revealed little difference between CR and MI exposures, proteomic and gene expression analyses unveiled both similar and unique molecular changes in A549 cells. For instance, two-dimensional gel electrophoresis data indicated that the expression of proteins in the cell death (e.g., ALDH1A1, HTRA2 and PRDX6) and cell proliferation (e.g., FSCN1, HNRNPAB and PGK1) pathways were significantly different between the two silica particles. Reverse transcription-polymerase chain reaction data provided additional evidence supporting the proteomic findings. Preliminary assessment of the physical differences between CR and MI suggested that the extent of surface interaction between particles and cells could explain some of the observed biological effects. However, the differential dose-response curves for some other genes and proteins suggest that other physical attributes of particulate matter can also contribute to particulate matter-related cellular toxicity. Our results demonstrated that toxicoproteomic and gene expression analyses are sensitive in distinguishing subtle toxicity differences associated with silica particles of varying physical properties compared to traditional cytotoxicity endpoints. Copyright © 2016 Her Majesty the Queen in Right of Canada. Journal of Applied Toxicology published by John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,340

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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