Lung Inflammation from Single and Repetitive Exposure to Glyphosate
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Glyphosate is an active ingredient in herbicides used in agriculture worldwide. Exposure to glyphosate has been associated with respiratory dysfunctions in agricultural workers. However, the ability of glyphosate to induce inflammation in the lung is not well studied. Therefore, we evaluated lung inflammatory response to glyphosate at agricultural relevant dose for single and repetitive exposures. Methods: Male C57BL/6 mice were intranasally exposed to glyphosate (1 μg/40 μl) for 1-day or once daily for 5-days, and 10-days. After the exposure periods, mice were euthanized to collect the bronchoalveolar lavage (BAL) fluid and lung tissue. Results: Repetitive exposure to glyphosate for 5-days and 10-days showed an increase of neutrophils in BAL fluid and eosinophil peroxidase levels in lungs, a marker for eosinophils. Leukocyte infiltration in lungs was further confirmed through lung histology. Th2 cytokines including IL-5 and IL-13 were increased in BAL fluid after 10-days of glyphosate exposure whereas IL-4 was not increased. Lung sections from all glyphosate groups showed higher expression for ICAM-1, VCAM-1, and vWF adhesion molecules. TLR-4 and TLR-2 expression was increased in lungs after repetitive exposure to glyphosate. Conclusions: We conclude that repetitive exposure to glyphosate induces migration of neutrophils and eosinophils and release of Th2 cytokines. This study, for the first time, provides evidence for the role of ICAM-1, VCAM-1 and vWF in lungs of glyphosate-treated animals.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».