A comparative assessment of e-cigarette aerosols and cigarette smoke on in vitro endothelial cell migration
Notice bibliographique
Résumé
Cigarette smoking is a risk factor for several diseases. There has been a steep increase in the use of e-cigarettes that may offer a safer alternative to cigarette smoking. In vitro models of smoking-related diseases may provide valuable insights into disease mechanisms associated with tobacco use and could be used to assess e-cigarettes. We previously reported the application of a 'scratch wound' assay, measuring endothelial cell migration rate following artificial wounding, in the presence or absence of cigarette smoke extracts. This study reports the comparative effects of two commercial e-cigarette products (Vype ePen and Vype eStick) and a scientific reference cigarette (3R4F) on endothelial migration in vitro. Puff-matched extracts were generated using the Health Canada Intense (HCI) regime for cigarettes and a modified HCI for e-cigarettes. Exposure to 3R4F extract (20h) induced concentration-dependent inhibition of endothelial cell migration, with complete inhibition at concentrations >20%. E-cigarette extracts did not inhibit migration, even at double the 3R4F extract nicotine concentration, allowing cells to migrate into the wounded area. Our data demonstrate that e-cigarettes do not induce the inhibition of endothelial cell migration in vitro when compared to 3R4F. The scratch wound assay enables the comparative assessment between tobacco and nicotine products in vitro.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».