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Enregistrement W3119569241 · doi:10.1016/j.envint.2020.106343

The influence of chemical composition, aerosol acidity, and metal dissolution on the oxidative potential of fine particulate matter and redox potential of the lung lining fluid

2021· article· en· W3119569241 sur OpenAlexafffundabout
Pourya Shahpoury, Zheng Wei Zhang, Andrea M. Arangio, Valbona Celo, Ewa Dąbek-Złotorzyńska, Tom Harner, Athanasios Nenes

Notice bibliographique

RevueEnvironment International · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilHORIZON EUROPE Excellent ScienceEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésParticulatesEnvironmental chemistryAscorbic acidChemistryAerosolGlutathioneDissolutionOrganic matterBiochemistryFood scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution is a major environmental health risk and it contributes to respiratory and cardiovascular diseases and excess mortality worldwide. The adverse health effects have been associated with the inhalation of fine particulate matter (PM2.5) and induction of respiratory oxidative stress. In this work, we quantified the oxidative potential (OP) of PM2.5 from several Canadian cities (Toronto, Hamilton, Montreal, Vancouver) using a recently developed bioanalytical method which measures the oxidation of lung antioxidants, glutathione, cysteine, and ascorbic acid, the formation of glutathione disulfide and cystine, and the related redox potential (RP) in a simulated epithelial lining fluid (SELF). We evaluated the application of empirical SELF RP as a new metric for aerosol OP. We further investigated how PM2.5 chemical composition and OP are related across various emission source sectors and whether these features are linked to specific properties of aerosol aqueous phase, such as pH and metal-ligand complexation. The OP indicators including SELF RP were strongly correlated among each other, indicating that the empirical RP could be used as a reliable metric in future studies. OP based on ascorbic acid showed dependency on the emission source sectors, most likely due to variation in the solubility of Fe. Traffic emissions resulted in the highest OP, followed by industrial emissions and resuspended crustal matter. OP presented low correlation with PM2.5 concentrations, low-moderate correlation with the aerosol organic matter, and moderate-strong association with black carbon and transition metals across the sites. We did not find strong association between the concentration of biomass burning tracers and OP. Copper was the only metal that showed high association with OP across all sites, whereas the correlation with other metals, such as iron, manganese, and titanium, showed clear dependency on the source sectors. The aerosol pH correlated negatively with ambient temperature and positively with biomass burning tracers and the levels of nitrate, ammonium, and aerosol liquid water content. The solubility of Fe was associated with sulfate and aerosol pH at most sites, suggesting the involvement of proton-mediated dissolution pathway, while this was not visible at the site influenced by industrial emission, most likely due to the abundance of pyrogenic Fe. The effect of metal-ligand complexation on the solubility of transition metals, in particular Fe, was clearly observed at all sites, whereas a combined effect with aerosol pH, and a subsequent impact on OP, was only seen at the traffic site in Toronto. The enhanced solubility of Fe due to proton- and ligand-mediated dissolution pathways and subsequent formation of reactive oxygen species may in part explain the health effects of PM2.5 seen in previous epidemiological studies.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil0,485

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations102
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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