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Enregistrement W4391846539 · doi:10.3390/toxics12020149

Effects of PM10 Airborne Particles from Different Regions of a Megacity on In Vitro Secretion of Cytokines by a Monocyte Line during Different Seasons

2024· article· en· W4391846539 sur OpenAlexaff
Noemí Meraz‐Cruz, Natalia Manzano‐León, Daniel Eduardo Sandoval-Colin, María del Carmen García de León Méndez, Raúl Quintana-Belmares, Laura Sevilla Tapia, Álvaro Osornio-Vargas, Miatta A. Buxton, Marie S. O’Neill, Felipe Vadillo‐Ortega

Notice bibliographique

RevueToxics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health Sciences
Mots-clésSecretionCytokineProinflammatory cytokineMonocyteExacerbationTumor necrosis factor alphaInflammationImmunologyBiologyEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several epidemiological studies have demonstrated that particulate matter (PM) in air pollution can be involved in the genesis or aggravation of different cardiovascular, respiratory, perinatal, and cancer diseases. This study assessed the in vitro effects of PM10 on the secretion of cytokines by a human monocytic cell line (THP-1). We compared the chemotactic, pro-inflammatory, and anti-inflammatory cytokines induced by PM10 collected for two years during three different seasons in five different Mexico City locations. MIP-1α, IP-10, MCP-1, TNF-α, and VEGF were the main secretion products after stimulation with 80 μg/mL of PM10 for 24 h. The THP-1 cells showed a differential response to PM10 obtained in the different sites of Mexico City. The PM10 from the north and the central city areas induced a higher pro-inflammatory cytokine response than those from the south. Seasonal pro-inflammatory cytokine secretion always exceeded anti-inflammatory secretion. The rainy-season-derived particles caused the lowest pro-inflammatory effects. We concluded that toxicological assessment of airborne particles provides evidence supporting their potential role in the chronic exacerbation of local or systemic inflammatory responses that may worsen the evolution of some chronic diseases.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,249
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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