Inhibition of anion fluxes in Calu‐3 cells by polystyrene nanoparticles: role of lipid rafts
Notice bibliographique
Résumé
Introduction There is growing concern about the potential toxicity of non‐engineered and engineered nanoparticles. Lungs are particularly susceptible to the injury brought about by inhalation of gases and aerosols containing nanoparticles. Aims: We investigated the effects of apical exposure (up to 60 min) of cells to polystyrene nanoparticles (PNPs) (positive, negative, uncharged; 20, 50, 100nm) on transepithelial anion fluxes. Methods Calu‐3 cells grown on inserts were mounted into modified Ussing chambers. Anion fluxes (measured as short‐circuit current, I sc ) were stimulated with forskolin (10µM) in the presence or absence of PNPs (88‐104 µg/ml). In some experiments lipid rafts were disrupted by removing cell surface cholesterol with cyclodextrin (CD). Results Forskolin resulted in mean peak increase in I sc from 29.4 to 108.4µA/cm 2 . All charged PNPs caused a significant (p<0.05, n.≥3) reduction of forskolin‐stimulated anion fluxes (from 24 to 40‰), an effect undetectable with uncharged particles. The CD treatment led to a significant potentiation of the inhibitory effects of 20 and 50nm PNPs. In contrast, the treatment abolished the inhibitory effects of 100nm PNPs. Conclusion Our results suggest that charge, size and interactions with lipid rafts are essential factors in determining the extent of PNPs‐mediated inhibition of forskolin‐stimulated anion fluxes in Calu‐3 cells.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».