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Enregistrement W4383906909 · doi:10.1080/26395940.2023.2233699

In vitro toxicity assessment of atmospheric particulate matter on human lung and hepatic cells with agar membrane-based sampling and exposure strategy

2023· article· en· W4383906909 sur OpenAlexaff
Si-Si Chen, Zhijie Tang, Zhao‐ming Cao, Hongjuan Chen, Lian Yi, Xin Hu, Hong‐zhen Lian, Weijuan Zheng

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollutants and Bioavailability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésToxicityCytotoxicityExtraction (chemistry)In vitroParticulatesMembraneAgarChemistryMembrane filterChromatographyBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In vitro toxicology research into the health effects of atmospheric particulate matter (PM) depends on the extraction of PM from filters. Previously, we proposed an efficient PM sampling and extraction method based on low-cost agar membrane and performed an exposure study with RAW264.7 macrophages. Here, we extended the application of this strategy, employing lung and hepatic cells, to validate its reliability and reproducibility. One traditional strategy using polytetrafluoroethylene (PTFE) filter was adopted for comparison. Cytotoxicity and proteomics results showed that the PM extracted by two methods induced comparable toxicity to A549 and BEAS-2B cells, while the PM extracted from the agar membranes induced higher toxicity to HepG2 and HL7702 cells than that from the PTFE filters. The differences in the investigations might be associated with the cell's sensitivity to the extracted suspended particles. This work indicated the importance of assessing PM cytotoxicity from the perspective of extraction methods and cell lines.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,889

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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