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Enregistrement W2157833538 · doi:10.1021/la903491z

Electrostatic Interactions Affect Nanoparticle-Mediated Toxicity to Gram-Negative Bacterium <i>Pseudomonas aeruginosa</i> PAO1

2009· article· en· W2157833538 sur OpenAlexaff
Kevin Feris, Caitlin Otto, Juliette Tinker, Denise Wingett, Alex Punnoose, Aaron Thurber, Madhu Kongara, Maryam Sabetian, Bonnie Quinn, Charles Hanna, David A. Pink

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPseudomonas aeruginosaCytotoxicityNanoparticleElectrostaticsChemistryBiophysicsBacteriaStatic electricityElectrostatic interactionNanotechnologyMicrobiologyChemical physicsMaterials scienceBiochemistryIn vitroBiologyPhysicsPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoscale materials can have cytotoxic effects. Here we present the first combined empirical and theoretical investigation of the influence of electrostatic attraction on nanoparticle cytotoxicity. Modeling electrostatic interactions between cells and 13 nm spheres of zinc oxide nanoparticles provided insight into empirically determined variations of the minimum inhibitory concentrations between four differently charged isogenic strains of Pseudomonas aeruginosa PAO1. We conclude that controlling the electrostatic attraction between nanoparticles and their cellular targets may permit the modulation of nanoparticle cytotoxicity.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations155
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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