Unveiling the molecular responses of human lung cells to retene: Transcriptomics insights and implications for toxicity
Notice bibliographique
Résumé
While retene (RET) ecotoxicity has been studied, its molecular mechanisms remain unclear despite its prevalence in forest fires. This study investigated RET's effects in BEAS-2B cells using whole transcriptome (RNA-seq) analysis, cell viability, ATP level, cell adhesion, cell migration, and cell invasiveness endpoints after 24 h and 72 h of exposure. RNA-seq revealed dynamic transcriptional changes, including dysregulated long non-coding RNAs (lncRNAs), microRNAs (miRNAs), and pseudogenes. Pathway analysis implicated disrupted fatty acid metabolism and mitochondrial function, suggesting energy imbalance. RET induced hormesis effects, with low doses stimulating cell proliferation and increase in ATP levels. Altered cytoskeletal and extracellular matrix genes likely drove enhanced adhesion, migration, and invasiveness. Wound healing and transwell assays suggested RET may promote epithelial-mesenchymal transition-like functional phenotype (EMT). The present findings suggested metabolic adaptation and transcriptional regulation as key to RET's effects on proliferation and invasiveness, revealing complex cellular responses to environmental stressors with implications for PAH-linked respiratory diseases and carcinogenesis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».