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Enregistrement W2317866229 · doi:10.1021/es404037z

Bioaccumulation of Nanosilver by <i>Chlamydomonas reinhardtii</i>—Nanoparticle or the Free Ion?

2013· article· en· W2317866229 sur OpenAlexafffund
Simon Leclerc, Kevin J. Wilkinson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInternalizationBioaccumulationChlamydomonas reinhardtiiSilver nanoparticleBioavailabilityChemistryNanoparticleBiophysicsCopperCysteineEnvironmental chemistryNuclear chemistryBiochemistryNanotechnologyBiologyMaterials scienceReceptorOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bioavailability of a small silver nanoparticle (nAg; nominal size of 5 nm with a polyacrylate coating) by the green alga C. reinhardtii was investigated in order to assess the contributions of Ag(+) and nAg to cellular internalization. Upon exposure to nAg, Ag biouptake exceeded what was predicted based upon measured Ag(+) concentrations. Indeed, although Ag biouptake was greatly reduced when excess cysteine was added to the nAg, it was nonetheless significantly above control levels. For both exposures to nAg and Ag(+), expression levels of the Copper Transport Protein 2 (CTR2) indicated that Ag biouptake could be attributed to the internalization of Ag(+). Exposure to Ag(+) or nAg increased CTR2 expression, even when cysteine was present with the nAg. Darkfield microscopy coupled with hyperspectral imagery showed that the presence of silver nanoparticles inside the cells was more likely due to the rereduction of Ag(+) than to the internalization of nAg. The weight of evidence indicated that nAg increased Ag biouptake by locally increasing the surface concentrations of Ag(+).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,213 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations129
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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