Interaction of Fine Particles and Nanoparticles with Red Blood Cells Visualized with Advanced Microscopic Techniques
Notice bibliographique
Résumé
So far, little is known about the interaction of nanoparticles with lung cells, the entering of nanoparticles, and their transport through the blood stream to other organs. The entering and localization of different nanoparticles consisting of differing materials and of different charges were studied in human red blood cells. As these cells do not have any phagocytic receptors on their surface, and no actinmyosin system, we chose them as a model for nonphagocytic cells to study how nanoparticles penetrate cell membranes. We combined different microscopic techniques to visualize fine and nanoparticles in red blood cells: (I) fluorescent particles were analyzed by laser scanning microscopy combined with digital image restoration, (II) gold particles were analyzed by conventional transmission electron microscopy and energy filtering transmission electron microscopy, and (III) titanium dioxide particles were analyzed by energy filtering transmission electron microscopy. By using these differing microscopic techniques we were able to visualize and detect particles < or = 0.2 microm and nanoparticles in red blood cells. We found that the surface charge and the material of the particles did not influence their entering. These results suggest that particles may penetrate the red blood cell membrane by a still unknown mechanism different from phagocytosis and endocytosis.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 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 ».