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Enregistrement W3181315785 · doi:10.3389/ftox.2021.653569

The Aryl Hydrocarbon Receptor Suppresses Chronic Smoke-Induced Pulmonary Inflammation

2021· article· en· W3181315785 sur OpenAlexafffund
Necola Guerrina, Hussein Traboulsi, David H. Eidelman, Carolyn J. Baglole

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Toxicology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueToxic Organic Pollutants Impact
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAryl hydrocarbon receptorNeutrophiliaInflammationLungImmunologyMedicineSmokeTranscription factorBiologyChemistryInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aryl hydrocarbon receptor (AhR) is a ligand-activated transcription factor expressed in the lungs that is activated by numerous xenobiotic, endogenous and dietary ligands. Although historically the AhR is known for mediating the deleterious response to the environmental pollutant dioxin, emerging evidence supports a prominent role for the AhR in numerous biological process including inflammation. We have shown that the AhR suppresses pulmonary neutrophilia in response to acute cigarette smoke exposure. Whether the AhR can also prevent lung inflammation from chronic smoke exposure is not known but highly relevant, given that people smoke for decades. Using our preclinical smoke model, we report that exposure to chronic cigarette smoke for 8-weeks or 4 months significantly increased pulmonary inflammation, the response of which was greater in Ahr−/− mice. Notably, there was an increased number of multinucleated giant cells (MNGCs) in smoke-exposed Ahr−/− mice without a change in cytokine levels. These data support a protective role for the AhR against the deleterious effects of cigarette smoke, warranting continued investigation into its therapeutic potential for chronic lung diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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