Proteomic and protein modification profiling of lung cells BEAS 2B upon different electronic cigarette vapour treatments
Notice bibliographique
Résumé
Although e-cigarette are still considered a safer alternative to traditional cigarettes, a growing body of evidence points to their harmful effects on a range of cellular processes . In this study lung BEAS 2B epithelial cells were treated for 24 h with sub-cytotoxic concentration1 of e-cigarette vapour, with and without (w/o) nicotine and (w/o) flavor. The comprehensive proteome analysis was performed via high resolution mass spectrometry based proteomics (Orbitrap Exploris 240, Thermo Scientific, USA) and relative, label free quantification of protein expression and their post-translational and chemical modifications by PEAKS X Pro Studio (BSI Ltd, Ontario, Canada). E-cigarette liquids induced significant depletion in total number of proteins and impairment of mitochondrial function in treated cells. Increased presence of post-translational modifications, including environmentally-driven toxic&harmful, and those classified as direct oxidative modifications, were observed especially in combined nicotine+flavour treatment and flavour treatment without nicotine, beside control, pure nicotine and base liquid treatments. There is a need to study further biological effects of e-cigarettes in more details, given their widespread use
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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 | 0,001 |
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 ».