Accumulation mode particles and LPS exposure induce TLR-4 dependent and independent inflammatory responses in the lung
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accumulation mode particles (AMP) are formed from engine combustion and make up the inhalable vapour cloud of ambient particulate matter pollution. Their small size facilitates dispersal and subsequent exposure far from their original source, as well as the ability to penetrate alveolar spaces and capillary walls of the lung when inhaled. A significant immuno-stimulatory component of AMP is lipopolysaccharide (LPS), a product of Gram negative bacteria breakdown. As LPS is implicated in the onset and exacerbation of asthma, the presence or absence of LPS in ambient particulate matter (PM) may explain the onset of asthmatic exacerbations to PM exposure. This study aimed to delineate the effects of LPS and AMP on airway inflammation, and potential contribution to airways disease by measuring airway inflammatory responses induced via activation of the LPS cellular receptor, Toll-like receptor 4 (TLR-4). METHODS: The effects of nebulized AMP, LPS and AMP administered with LPS on lung function, cellular inflammatory infiltrate and cytokine responses were compared between wildtype mice and mice not expressing TLR-4. RESULTS: The presence of LPS administered with AMP appeared to drive elevated airway resistance and sensitivity via TLR-4. Augmented TLR4 driven eosinophilia and greater TNF-α responses observed in AMP-LPS treated mice independent of TLR-4 expression, suggests activation of allergic responses by TLR4 and non-TLR4 pathways larger than those induced by LPS administered alone. Treatment with AMP induced macrophage recruitment independent of TLR-4 expression. CONCLUSIONS: These findings suggest AMP-LPS as a stronger stimulus for allergic inflammation in the airways then LPS alone.
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 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 | 0,008 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».