Effects of Chronic Inhalation of Electronic Cigarette Vapor Containing Nicotine on Neurotransmitters in the Frontal Cortex and Striatum of C57BL/6 Mice
Notice bibliographique
Résumé
Electronic (E)-cigarettes are the latest form of nicotine delivery device and are highly popular in the general population. It is currently unknown whether vaping E-cigarettes (E-CIGs) leads to nicotine addiction. Alterations in the levels of the neurotransmitters in the mesocorticolimbic areas have been reported to mediate the initiation and development of nicotine addiction. Therefore, to determine whether E-CIGs activate the same addiction pathways as conventional cigarettes, we investigated for the effects of daily inhalation of nicotine (24 mg/ml)-containing E-CIG vapor for 6 months on the concentrations of these neurotransmitters in the frontal cortex (FC) and striatum (STR) of male C57BL/6 mice as compared to control group that was exposed to air only. We reported here that 6-month E-CIG vapor containing nicotine inhalation decreased dopamine concentration only in the STR. There were no changes in serotonin concentrations in the FC or STR. Chronic E-CIG exposure also increased glutamate concentration in the STR alone, while glutamine concentrations were increased in both the FC and STR. We found that E-CIG exposure also decreased GABA concentration only in the FC. These data suggest that chronic E-CIG use alters homeostasis of several neurotransmitters in the mesocorticolimbic areas, which may result in the development of nicotine dependence in E-CIG users.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».