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Enregistrement W2108611432 · doi:10.1002/smll.200700217

Assessing the Effect of Surface Chemistry on Gold Nanorod Uptake, Toxicity, and Gene Expression in Mammalian Cells

2007· article· en· W2108611432 sur OpenAlexafffund
Tanya S. Hauck, Arezou A. Ghazani, Warren C. W. Chan

Notice bibliographique

RevueSmall · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGold and Silver Nanoparticles Synthesis and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of Toronto
Mots-clésNanorodToxicityChemistryPolyelectrolyteCellCoatingViability assayBiophysicsNanotechnologyMaterials scienceBiochemistryPolymerBiologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Through the use of various layer-by-layer polyelectrolyte (PE) coating schemes, such as the common poly(diallyldimethylammonium chloride)-poly(4-styrenesulfonic acid) (PDADMAC-PSS) system, the mammalian cellular uptake of gold nanorods can be tuned from very high to very low by manipulating the surface charge and functional groups of the PEs. The toxicity of these nanorods is also examined. Since the PE coatings are individually toxic, the toxicity of nanorods coated in these PEs is measured and cells are found to be greater than 90% viable in nearly all cases, even at very high concentrations. This viability assay may not be a complete indicator of toxicity, and thus gene-expression analysis is used to examine the molecular changes of cells exposed to PDADMAC-coated nanorods, which enter cells at the highest concentrations. Indicators of cell stress, such as heat-shock proteins, are not significantly up- or down-regulated following nanorod uptake, which suggests that PDADMAC-coated gold nanorods have negligible impact on cell function. Furthermore, a very low number of genes experience any significant change in expression (0.35% of genes examined). These results indicate that gold nanorods are well suited for therapeutic applications, such as thermal cancer therapy, due to their tunable cell uptake and low toxicity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations690
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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