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Enregistrement W1532733178 · doi:10.1002/9780470027318.a9337

Inductively Coupled Plasma‐Mass Spectrometry in Biodistribution Studies of (Engineered) Nanoparticles

2013· other· en· W1532733178 sur OpenAlexaff
Petra Krystek, Hedwig Braakhuis, Margriet V.D.Z. Park, Wim H. de Jong

Notice bibliographique

RevueEncyclopedia of Analytical Chemistry · 2013
Typeother
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiodistributionInductively coupled plasma mass spectrometryNanomaterialsMass spectrometryNanoparticleInductively coupled plasmaChemistryNanotechnologyMaterials scienceRadiochemistryAnalytical Chemistry (journal)ChromatographyPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The biodistribution of engineered inorganic nanomaterials with size characteristics of one, two, or three dimensions smaller than 100 nm is a fast‐growing analytical and toxicological research field. This review gives a detailed overview about biodistribution studies with gold (Au), silver (Ag), and titanium dioxide (TiO2) nanoparticles (NPs). Exposure to NPs is possible via inhalation, injection, ingestion, and skin contact. The distribution of NPs in the body is affected by their chemical/elemental composition, size and size distribution, shape, coatings, surface properties, and their stability under the selected circumstances. The evaluation of the presence of NPs to determine their tissue distribution is not easy. NP presence can be identified by electron microscopy (EM) but this is a time‐ and labor‐consuming technique. So, instead of determining the presence of the NPs themselves, distribution studies can use elemental analysis by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICPMS) as indication for the tissue distribution of NPs. In the field of analytical research, the suitable application of ICPMS is crucial and discussed in detail. Other relevant analytical techniques, the obtained results as well as the evaluations, are presented too.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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