Safer Formulation Concept for Flame-Generated Engineered Nanomaterials
Notice bibliographique
Résumé
The likely success or failure of the nanotechnology industry depends on the environmental health and safety of engineered nanomaterials (ENMs). While efforts toward engineering safer ENMs are sparse, such efforts are considered crucial to the sustainability of the nanotech industry. A promising approach in this regard is to coat potentially toxic nanomaterials with a biologically inert layer of amorphous SiO 2 . Core–shell particles exhibit the surface properties of their amorphous SiO 2 shell while maintaining specific functional properties of their core material. A major challenge in the development of functional core–shell particles is the design of scalable high-yield processes that can meet large-scale industrial demand. Here, we present a safer formulation concept for flame-generated ENMs based on a one-step, in flight SiO 2 encapsulation process, which was recently introduced by the authors as a means for a scalable manufacturing of SiO 2 -coated ENMs. First, the versatility of the SiO 2 -coating process is demonstrated by applying it to four ENMs (CeO 2, ZnO, Fe 2 O 3, Ag) marked by their prevalence in consumer products as well as their range in toxicity. The ENM-dependent coating fundamentals are assessed, and process parameters are optimized for each ENM investigated. The effects of the SiO 2 -coating on core material structure, composition, and morphology, as well as the coating efficiency on each nanostructured material, are evaluated using state-of-the-art analytical methods (XRD, N 2 adsorption, TEM, XPS, isopropanol chemisorption). Finally, the biological interactions of SiO 2 -coated vs uncoated ENMs are evaluated using cellular bioassays, providing valuable evidence for reduced toxicity for the SiO 2 -coated ENMs. Results indicate that the proposed “safer by design” concept bears great promise for scaled-up application in industry in order to reduce the toxicological profile of ENMs for certain applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».