Pulmonary inflammatory response from co-exposure to LPS and glyphosate
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural airborne work exposures are complex in nature and workplace exposures are a risk for respiratory outcomes in workers. Endotoxin and glyphosate are two common agents in agricultural exposures. While endotoxin (lipopolysaccaride, LPS) is a potent inflammatory agent it explains only a portion of the respiratory inflammatory response. The inflammatory potential when LPS is presented with another common agricultural respiratory agent, glyphosate, is not known. METHODS: Mice were assigned to four treatment groups: control, LPS alone, glyphosate alone, glyphosate and LPS combined. Treatments were for 1, 5 or 10 days. RESULTS: Five days of repeated exposure to the comintation of LPS and glyphosate resulted in higher neutrophil counts, myloperoxidase, TNF-α, IL-6, KC levels, and ICAM-1 and TLR-2 expression compared to the same length of treatment to LPS or glyphosate alone. After 10-days of exposure, inflammatory responses decreased, however leukocyte infiltration persisted along with increases in IL-4. CONCLUSIONS: Glyphosate exposure modified LPS induced lung inflammatory responses and TLR-2 may be important in the modulated inflammatory response.
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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 | 0,001 | 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 ».