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Enregistrement W4214564748 · doi:10.1080/08958378.2022.2039332

Establishing an air-liquid interface exposure system for exposure of lung cells to gases

2022· article· en· W4214564748 sur OpenAlexafffund
Josée Guénette, Dalibor Breznan, Errol M. Thomson

Notice bibliographique

RevueInhalation Toxicology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineVeterinary
ThématiqueAnimal testing and alternatives
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésOzoneRelative humidityHumidityToxicityEnvironmental scienceViability assayInhalation exposureEnvironmental chemistryChemistryA549 cellToxicologyCellMeteorologyBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: compared to submerged cell cultures. Additionally, airborne exposures should allow for closer modeling of human lung toxicity. However, such exposures present technical challenges, including maintaining optimal cell health, and establishing consistent exposure monitoring and control. We aimed to establish a reliable system and procedures for cell exposures to gases at the ALI. METHODS: We tested and adapted a horizontal-flow ALI-exposure system to verify and optimize temperature, humidity/condensation, and control of atmosphere delivery. We measured temperature and relative humidity (RH) throughout the system, including at the outlet (surrogate measures) and at the well, and evaluated viability of lung epithelial A549 cells under control conditions. Exposure stability, dosimetry, and toxicity were tested using ozone. RESULTS: Temperatures measured directly above wells vs. outflow differed; using above-well temperature enabled determination of near-well RH. Under optimized conditions, the viability of A549 cells exposed to clean air (2 h) in the ALI system was unchanged from incubator-grown cells. In-well ozone levels, determined through reaction with potassium indigotrisulfonate, confirmed dosing. Cells exposed to 200 ppb ozone at the ALI presented reduced viability, while submerged cells did not. CONCLUSION: Our results emphasize the importance of monitoring near-well conditions rather than relying on surrogate measures. Rigorous assessment of ALI exposure conditions led to procedures for reproducible exposure of cells to gases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,205
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,095
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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