Impact of copper nanoparticles and copper ions on transcripts involved in neural repair mechanisms in rainbow trout olfactory mucosa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Olfactory mucosa is well-known for its lifelong ability for regeneration. Regeneration of neurons and regrowth of severed axons are the most common neural repair mechanisms in olfactory mucosa. Nonetheless, exposure to neurotoxic contaminants, such as copper nanoparticles (CuNPs) and copper ions (Cu 2+ ), may alter the reparative capacity of olfactory mucosa. Here, using RNA-sequencing, we investigated the molecular basis of neural repair mechanisms that were affected by CuNPs and Cu 2+ in rainbow trout olfactory mucosa. The transcript profile of olfactory mucosa suggested that regeneration of neurons was inhibited by CuNPs. Exposure to CuNPs reduced the transcript abundances of pro-inflammatory proteins which are required to initiate neuroregeneration. Moreover, the transcript of genes encoding regeneration promoters, including canonical Wnt/β-catenin signaling proteins and developmental transcription factors, were downregulated in the CuNP-treated fish. The mRNA levels of genes regulating axonal regrowth, including the growth-promoting signals secreted from olfactory ensheathing cells, were mainly increased in the CuNP treatment. However, the reduced transcript abundances of a few cell adhesion molecules and neural polarity genes may restrict axonogenesis in the CuNP-exposed olfactory mucosa. In the Cu 2+ -treated olfactory mucosa, both neural repair strategies were initiated at the transcript level. The stimulation of repair mechanisms can lead to the recovery of Cu 2+ -induced olfactory dysfunction. These results indicated CuNPs and Cu 2+ were differentially affected the neural repair mechanism in olfactory mucosa. Exposure to CuNP had greater effects on olfactory repair mechanisms relative to Cu 2+ and dysregulated the transcripts associated with stem cell proliferation and neural reconstitution.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».