Silver nanoparticle toxicity effect on growth and cellular viability of the aquatic plant <i>Lemna gibba</i>
Notice bibliographique
Résumé
The toxicity effect of silver nanoparticles (AgNPs) on growth and cellular viability was investigated on the aquatic plant Lemna gibba exposed over 7 d to 0, 0.01, 0.1, 1, and 10 mg/L of AgNPs. Growth inhibition was demonstrated by a significant decrease of frond numbers dependent on AgNP concentration. Under these conditions, reduction in plant cellular viability was detected for 0.1, 1, and 10 mg/L of AgNPs within 7 d of AgNPs treatment. This effect was highly correlated with the production of intracellular reactive oxygen species (ROS). A significant increase of intracellular ROS formation was triggered by 1 and 10 mg/L of AgNP exposure. The induced oxidative stress was related to Ag accumulation within L. gibba plant cells and with the increasing concentration of AgNP exposure in the medium. The authors' results clearly suggested that AgNP suspension represented a potential source of toxicity for L. gibba plant cells. Due to the low release capacity of free soluble Ag from AgNP dissolution in the medium, it is most likely that the intracellular uptake of Ag was directly from AgNPs, triggering cellular oxidative stress that may be due to the release of free Ag inside plant cells. Therefore, the present study demonstrated that AgNP accumulation in an aquatic environment may represent a potential source of toxicity and a risk for the viability of duckweeds.
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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) | 0,001 | 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 ».