Effects of Chronic Low-Dose Internal Radiation on Immune-Stimulatory Responses in Mice
Notice bibliographique
Résumé
The Linear-No-Threshold (LNT) model predicts a dose-dependent linear increase in cancer risk. This has been supported by biological and epidemiological studies at high-dose exposures. However, at low-doses (LDR ≤ 0.1 Gy), the effects are more elusive and demonstrate a deviation from linearity. In this study, the effects of LDR on the development and progression of mammary cancer in FVB/N-Tg(MMTVneu)202Mul/J mice were investigated. Animals were chronically exposed to total doses of 10, 100, and 2000 mGy via tritiated drinking water, and were assessed at 3.5, 6, and 8 months of age. Results indicated an increased proportion of NK cells in various organs of LDR exposed mice. LDR significantly influenced NK and T cell function and activation, despite diminishing cell proliferation. Notably, the expression of NKG2D receptor on NK cells was dramatically reduced at 3.5 months but was upregulated at later time-points, while the expression of NKG2D ligand followed the opposite trend, with an increase at 3.5 months and a decrease thereafter. No noticeable impact was observed on mammary cancer development, as measured by tumor load. Our results demonstrated that LDR significantly influenced the proportion, proliferation, activation, and function of immune cells. Importantly, to the best of our knowledge, this is the first report demonstrating that LDR modulates the cross-talk between the NKG2D receptor and its ligands.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».