Upconverting nanoparticles: assessing the toxicity
Notice bibliographique
Résumé
Lanthanide doped nanoparticles (Ln:NPs) hold promise as novel luminescent probes for numerous applications in nanobiophotonics. Despite excellent photostability, narrowband photoluminescence, efficient anti-Stokes emission and long luminescence lifetimes, which are needed to meet the requirements of multiplexed and background free detection at prolonged observation times, concern about their toxicity is still an issue for both in vivo and in vitro applications. Similar to other chemicals or pharmaceuticals, the very same properties that are desirable and potentially useful from a biomedical perspective can also give rise to unexpected and hazardous toxicities. In engineered bionanomaterials, the potentially harmful effects may originate not only from their chemical composition but also from their small size. The latter property enables the nanoparticles to bypass the biological barriers, thus allowing deep tissue penetration and the accumulation of the nanoparticles in a number of organs. In addition, nanoparticles are known to possess high surface chemical reactivity as well as a large surface-to-volume ratio, which may seriously affect their biocompatibility. Herein we survey the underlying mechanisms of nanotoxicity and provide an overview on the nanotoxicity of lanthanides and of upconverting nanoparticles.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».