MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4393143573 · doi:10.1183/23120541.lsc-2024.79

Early life exposure to cigarette smoke primes lung response to later life exposure in a mouse model

2024· article· en· W4393143573 sur OpenAlexaff
D Onuzulu, Osama Salama, H. Kassim, B. Van Bastelaere, Siu Fai Lee, S Khanamoui, Christopher D. Pascoe, Meaghan J. Jones

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBirth, Development, and Health
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSmokeLungCigarette smokeMedicineEnvironmental healthEngineeringInternal medicineWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cigarette smoke (CS) exposure in early life causes long-lasting lung function defects even years after the exposure itself. Long term regulation of genes by epigenetic marks may be one of the mechanisms maintaining the cellular memory of early life exposure and influencing the response to additional exposures later in life. Here, we investigated the effects of early life CS exposure on mouse lung epigenetic marks across time, and how those marks were altered by re-exposure later in life. We found that early life exposure to CS induced a differential susceptibility to later life exposure – when exposed to CS in adulthood, animals with early life exposure had higher immune cell infiltration in the lung compared to those without early life exposure. Whole genome DNAm and ATACseq data show that epigenetic marks associated with early life CS exposure in the lung wane over time, but are re-established upon re-exposure at over 100 genes, including important epigenetic remodelers and immune related genes. Our results show that CS exposure in early life primes the cellular response to later life exposure, which may occur through modifications to the epigenome. DNA methylation is unlikely to be the main regulator, as DNAm changes are not maintained to adulthood in the absence of re-exposure. Future work examining specific transcription factors and histone modifications will be needed in order to design interventions to break the molecular links between early life CS and long lasting alterations to lung function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetBirth, Development, and Health→Travaux en français237 207→