Short term exposure to respirable smoke extracts from indoor cooking in Nepal leads to altered human airway epithelial cell (AEC) gene expression, DNA methylation (mC) and hydroxymethylation (hmC)
Notice bibliographique
Résumé
Background: Populations in low and middle-income countries are exposed to household air pollution from the combustion of solid biomass fuel for indoor cooking, causing respiratory symptoms/illness and premature death. The mechanisms mediating the effects are unclear. Objectives: To assess the comparative effects of traditional cookstove (TCS), improved cookstove (ICS), LPG stove smoke extract (SE) and ambient air (AA) on AEC gene expression, mC and hmC. Methods: Biomass combustion smoke from TCS and ICS; LPG combustion fume from LPG stoves and clean AA were channelled through media to generate combustion SE. AECs were treated with SEs for 24 hours. DNA and RNA were extracted, and gene expression, mC and hmC profiled using Illumina Novaseq6000 flowcell and HumanMethylationEPIC Beadchip respectively. Analysis was performed in R. Pathway analysis was carried out using IPA (QIAGEN). Results: 52 genes were statistically differentially expressed after TCS exposure, relative to AA but none with ICS or LPG exposure. These genes were enriched in pathways including Ferroptosis and NRF2-mediated Oxidative Stress Response. Of the 52 genes, expression quantitative trait methylation analysis identified fifteen and fourteen genes with significant association with mC (88) and hmC (197) CpGs respectively. Ferroptosis and downstream regulator NFE2L2 were linked to 14 mC and hmC associated genes. Conclusions: TCS smoke exposure induces AEC gene expression changes not seen with ICS and LPG smoke. mC and hmC may differentially mediate TCS exposure induced changes in gene expression.
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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) | 0,002 | 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 ».