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Enregistrement W4239492589 · doi:10.1186/s12302-021-00540-9

Integrated high-throughput small RNA and transcriptome sequencing unveil the shape-dependent toxicity of nano-alumina in rat astrocytes

2021· article· en· W4239492589 sur OpenAlexaff
Yuanyuan Chen, Dong Li, Fuchang Deng, Yaqiang Cao, Yuanzheng Fu, Mu Zhu, Guangqiu Qin, Dayna R. Schultz, Kamran Shekh, Song Tang

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sciences Europe · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and PreventionBeijing University of TechnologyChinese Center for Disease Control and PreventionNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTranscriptomemicroRNACell biologyBiologyPI3K/AKT/mTOR pathwayProtein kinase BApoptosisNanorodChemistrySignal transductionGene expressionBiochemistryGeneNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The large-scale applications of alumina nanoparticles (Al 2 O 3 -NPs), one of the most important NPs in the global market, are causing severe damages to the environment and human health. Our previous research has revealed a critical role of nanoparticle morphology (e.g., flake and rod) in determining the toxic potencies of Al 2 O 3 -NPs, where nanorods demonstrated a significantly stronger toxic response than that of nanoflakes. However, their underlying mechanisms have not been completely elucidated yet. In the present study, we evaluated and compared the potential toxicological mechanisms of two shapes of γ-Al 2 O 3 -NPs (flake versus rod) by measuring miRNA and mRNA profiles of astrocytes in rat cerebral cortex, ex vivo. Results A total of 269 mRNAs and 122 miRNAs, 180 mRNAs and 116 miRNAs were differentially expressed after nanoflakes or nanorods exposure, respectively. Among them, 55 miRNAs (e.g., miR-760-5p, miR-326-3p, and miR-35) and 105 mRNAs (e.g., Kdm4d , Wdr62 , and Rps6 ) showed the same trend between the two shapes. These miRNAs and mRNAs were mainly involved in apoptosis, inflammatory pathways (e.g., NF-kappa B), carcinogenic pathways (e.g., MAPK, p53, Notch, Rap1, and Ras), and cellular lipid metabolisms (e.g., glycerolipid metabolism, sphingolipid, and ether lipid metabolism). However, the remaining miRNAs and mRNAs either showed an opposite trend or only changed by a particular shape. Nanorods could specifically alter the changes of PI3K/Akt, AMPK and TNF pathways, cell cycle, and cellular senescence, while nanoflakes caused the changes of Toll and lmd signaling pathways. Conclusions Combined with previous research results, we further revealed the potential biomolecular mechanisms leading to the stronger toxicity of nanorods than that of nanoflakes, and multi-omics is a powerful approach to elucidate morphology-related mode of actions.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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