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Enregistrement W4399392583 · doi:10.1016/j.scitotenv.2024.173688

Controlled human exposures to diesel exhaust or particle-depleted diesel exhaust with allergen modulates transcriptomic responses in the lung

2024· article· en· W4399392583 sur OpenAlexafffund
Shijia Li, Ryan D. Huff, Christopher F. Rider, Agnes Che Yan Yuen, Chris Carlsten

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWorkSafeBC
Mots-clésDiesel exhaustAllergenParticulatesInhalation exposureDiesel fuelImmunologyInhalationChemistryDiesel particulate filterEnvironmental chemistryBiologyAllergyEcologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The evidence associating traffic-related air pollution (TRAP) with allergic asthma is growing, but the underlying mechanisms for this association remain unclear. The airway epithelium is the primary tissue exposed to TRAP, hence understanding its interactions with TRAP and allergen is important. Diesel exhaust (DE), a paradigm of TRAP, consists of particulate matter (PM) and gases. Modern diesel engines often have catalytic diesel particulate filters to reduce PM output, but these may increase gaseous concentrations, and their benefits on human health cannot be assumed. We conducted a randomized, double-blinded, crossover study using our unique in vivo human exposure system to investigate the effects of DE and allergen co-exposure, with or without particle depletion as a proxy for catalytic diesel particulate filters, on the airway epithelial transcriptome. Participants were exposed for 2 h before an allergen inhalation challenge, with each receiving filtered air and saline (FA-S), filtered air and allergen (FA-A), DE and allergen (DE-A), or particle-depleted DE and allergen (PDDE-A), over four different occasions, each separated by a 4-week washout period. Endobronchial brushings were collected 48 h after each exposure, and total RNA was sequenced. Differentially expressed genes (DEGs) were identified using DESeq2, followed by GO enrichment and pathway analysis. FA-A, DE-A, and PDDE-A exposures significantly modulated genes relative to FA-S, with 462 unique DEGs identified. FA-A uniquely modulated the highest number (↑178, ↓155), followed by DE-A (↑44, ↓23), and then PDDE-A exposure (↑15, ↓2); 6 DEGs (↑4, ↓2) were modulated by all three conditions. Exposure to PDDE-A resulted in modulation of 285 DEGs compared to DE-A exposure, further revealing 26 biological process GO terms, including "cellular response to chemokine" and "inflammatory response". The transcriptional epithelial response to diesel exhaust and allergen co-exposure is enriched in inflammatory mediators, the pattern of which is altered upon particle depletion.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,258 · 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'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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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