Uptake and depuration of gold nanoparticles in Daphnia magna
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a series of short-term studies (total duration 48 h) of uptake and depuration of engineered nanoparticles (ENP) in neonate Daphnia magna. Gold nanoparticles (Au NP) were used to study the influence of size, stabilizing agent and feeding on uptake and depuration kinetics and animal body burdens. 10 and 30 nm Au NP with different stabilizing agents [citrate (CIT) and mercaptoundecanoic acid (MUDA)] were tested in concentrations around 0.5 mg Au/L. Fast initial uptake was observed for all studied Au NP, with CIT stabilized Au NP showing similar rates independent of size and MUDA showing increased uptake for the smaller Au NP (MUDA 10 nm > CIT 10 nm, 30 nm > MUDA 30 nm). However, upon transfer to clean media no clear trend on depuration rates was found in terms of stabilizing agent or size. Independent of stabilizing agent, 10 nm Au NP resulted in higher residual whole-animal body burdens after 24 h depuration than 30 nm Au NP with residual body burdens about one order of magnitude higher of animals exposed to 10 nm Au NP. The presence of food (P. subcapitata) did not significantly affect the body burden after 24 h of exposure, but depuration was increased. While food addition is not necessary to ensure D. magna survival in the presented short-term test design, the influence of food on uptake and depuration kinetics is essential to consider in long term studies of ENP where food addition is necessary. This study demonstrates the feasibility of a short-term test design to assess the uptake and depuration of ENP in D. magna. The findings underlines that the assumptions behind the traditional way of quantifying bioconcentration are not fulfilled when ENPs are studied.
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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) | 0,000 | 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 ».