Probing and Preventing Quantum Dot-Induced Cytotoxicity with Multimodal α-Lipoic Acid in Multiple Dimensions of The Peripheral Nervous System
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Toxicity of nanoparticles developed for biomedical applications is extensively debated as no uniform guidelines are available for studying nanomaterial safety, resulting in conflicting data obtained from different cell types. This study demonstrates the varied toxicity of a selected type of nanoparticle, cadmium telluride quantum dots (QDs), in three increasingly complex cell models of the peripheral nervous system. MATERIALS & METHODS: QD-induced cytotoxicity was assessed via cell viability assays and biomarkers of subcellular damage in PC12 cells and mixed primary dispersed dorsal root ganglia (DRG) cultures. Morphological analysis of neurite outgrowth was used to determine the viability of axotomized DRG explant cultures. RESULTS & DISCUSSION: Cadmium telluride QDs and their core metals exert different degrees of toxicity in the three cell models, the primary dispersed DRGs being the most susceptible. alpha-lipoic acid is an effective, multimodal, cytoprotective agent that can act as an antioxidant, metal chelator and QD-surface modifier in these cell systems. CONCLUSION: Complex multicellular model systems, along with homogenous cell models, should be utilized in standard screening and monitoring procedures for evaluating nanomaterial safety.
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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 ».