Temporal Change in Pro-Inflammatory Cytokine Expression from Immortalized Human Corneal Epithelial Cells Exposed to Hyperosmotic Stress
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To determine the metabolic activity, and cytokine expression over time from immortalized human corneal epithelial cells (HCECs) exposed to hyperosmotic stress.Methods HCECs were cultured and expanded in DMEM/F-12 with 10% FBS. The cells were exposed to either normal media (295 mmol/kg) or hyperosmolar media (500 mmol/kg) for 0.25, 3, 6, and 12 hours. After each exposure duration, metabolic activity was quantified using alamarBlue, and a panel of pro-inflammatory cytokines (IL-1β, IL-2, IL-4, IL-6, IL-8, IL-10, IL-12p70, IL-13, TNF-α, IFN-γ, and IL-17A) was quantified using multiplexed electrochemiluminescence (Meso Scale Diagnostics, Rockville, MD).Results Metabolic activity of the HCEC exposed to hyperosmolar conditions was significantly reduced at the 3-, 6-, and 12-hour mark compared to the control (all p < 0.01). There was no significant difference in cytokine expression between the hyperosmolar media and control at the 0.25- and 3-hour mark for all cytokines (all p ≥ 0.28). The difference in cytokine expression between the hyperosmolar media and the control was significant for IL-1β, IL-4, IL-6, IL-8, IL-12p70, IL-13, and TNF-α at the 6-hour mark (all p ≤ 0.02). No significant change in cytokine expression between the hyperosmolar media and control was noted for IL-2, IL-10, IL-17A, and IFN-γ (all p ≥ 0.74) at the 6-hour mark.Conclusion Hyperosmolar stress reduced cell metabolic activity and increased expression of IL-1β, IL-4, IL6, IL8, IL-12p70, IL-13, and TNF-α over a 6-hour period in an immortalized HCEC line.
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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 | 0,001 |
| 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 ».