Genomic instability and shear stress influence quantum dot-induced endothelial cell responses and gene expression
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about endothelial cell responses to nanoparticles under conditions simulating dysfunctional endothelium, a hallmark of vascular diseases, cancer, and aging. Endothelial genomic abnormalities and shear stress on the endothelial cells due to blood flow are key components of this microenvironment. Using organ-on-a-chip technologies and transcriptomics, we investigated the effects of genomic instability and shear stress on endothelial cell-level and RNA-level responses to model nanoparticles, CdSe/ZnS and InP/ZnS quantum dots (QDs). QDs were selected for their diagnostic potential, photostability enabling cellular tracking, and high uptake attributed to their ultrasmall size (13.9 and 3.9 nm). To model genomic instability, HUVEC cells were treated with monastrol (mt-HUVECs), and both control and mt-HUVEC models were exposed to 5 nM QD concentration. Transcriptomic analysis showed that Cdc20 gene was more downregulated in mt-HUVECs under dynamic flow (−5.68 vs dynamic HUVECs; −6.4 vs static mt-HUVECs), indicating a synergistic effect of flow and genomic instability on cell cycle suppression. Exposure to CdSe/ZnS QDs under dynamic conditions led to downregulation of the adherens junction pathway, which is consistent with the observed higher uptake and upregulation of heat shock and inflammatory response pathways. In contrast, InP/ZnS QDs upregulated tight junctions, explaining their lower uptake. Both QDs induced apoptotic pathway upregulation, with CdSe/ZnS QDs having more detrimental effects on viability. Combining genomic instability and shear stress resulted in different cell phenotypes that led to distinct cell responses and cell uptake of QDs. These findings guide future studies to better characterize endothelial responses to nanoparticles under biologically relevant conditions.
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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) | 0,001 | 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 ».