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Enregistrement W4220932190 · doi:10.1016/j.cbi.2022.109882

Lysosomal cysteine proteases are mediators of cell death in macrophages following exposure to amorphous silica nanoparticles

2022· article· en· W4220932190 sur OpenAlexfundno aff
Fatima Ishaq, Naphannop Sereesongsaeng, Michael C. Johnston, Christopher J. Scott, Roberta E. Burden

Notice bibliographique

RevueChemico-Biological Interactions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTertiary Education Trust FundQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésProteasesProgrammed cell deathCysteine proteaseExtracellularNanotoxicologyPyroptosisProteaseCell biologyChemistryApoptosisCysteineBiochemistryToxicityBiologyEnzyme

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing use of nanomaterials in everyday products such as cosmetics, medicines and food packaging is of grave concern given the lack of understanding with regards the impact such materials have on biological systems. The aim of this study is to examine cell death induced by cationic amorphous silica nanoparticles and determine the involvement of lysosomal cysteine proteases in this process. We report that multiple forms of cell death including apoptosis and pyroptosis are elicited following exposure to amorphous silica nanoparticles and that lysosomal cysteine proteases are involved in both cell death pathways in macrophages. Interestingly, lysosomal cysteine protease mRNA expression and release into the extracellular environment is induced following exposure to amorphous silica nanoparticles. Previously, the determination of nanoparticle-induced toxicity has focused on cytokine readouts, but the work presented here demonstrates that changes to normal protease biology should also be considered when evaluating the molecular mechanisms by which nanoparticulate matter causes cellular inflammation and death.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,599

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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