Exposure to electronic cigarette vapors affects pulmonary and systemic expression of circadian molecular clock genes
Notice bibliographique
Résumé
E-cigarette use has exploded in the past years, especially among young adults and smokers desiring to quit. While concerns are mostly based on the presence of nicotine and flavors, pulmonary effects of propylene glycol and glycerol inhalation, the main solvents of e-liquid have not been thoroughly investigated. In this preclinical study, mice were exposed 2 h daily for up to 8 weeks to vapors of propylene glycol and/or glycerol generated by an e-cigarette. Lung transcriptome analysis revealed it affected the expression level of genes of the circadian molecular clock, despite causing no inflammatory response. Periodical sacrifices showed that the rhythmicity of these regulatory genes was indeed altered in the lungs, but also in the liver, kidney, skeletal muscle, and brain. E-cigarette exposure also altered the expression of rhythmic genes (i.e., hspa1a and hspa1b), suggesting that alterations to the ‘clock genes’ could translate into systemic biological alterations. This study reveals that the major solvents used in e-cigarettes propylene glycol and glycerol, not nicotine or flavors, have unsuspected effects on gene expression of the molecular clock that are to be taken seriously, especially considering the fundamental role of the circadian rhythm in health and disease.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».