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Enregistrement W2321375059 · doi:10.1021/es403462j

Impacts of Select Organic Ligands on the Colloidal Stability, Dissolution Dynamics, and Toxicity of Silver Nanoparticles

2013· article· en· W2321375059 sur OpenAlexaff
Lok R. Pokhrel, Brajesh Dubey, Phillip R. Scheuerman

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDissolutionSilver nanoparticleToxicityTroloxDaphnia magnaNanotoxicologyDissolved organic carbonNanoparticleEnvironmental chemistryOrganic chemistryAntioxidantNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Key understanding of potential transformations that may occur on silver nanoparticle (AgNP) surface upon interaction with naturally ubiquitous organic ligands (e.g., -SH (thoil), humic acid, or -COO (carboxylate)) is limited. Herein we investigated how dissolved organic carbon (DOC), -SH (in cysteine, a well-known Ag(+) chelating agent), and -COO (in trolox, a well-known antioxidant) could alter the colloidal stability, dissolution rate, and toxicity of citrate-functionalized AgNPs (citrate-AgNPs) against a keystone crustacean Daphnia magna. Cysteine, DOC, or trolox amendment of citrate-AgNPs differentially modified particle size, surface properties (charge, plasmonic spectra), and ion release dynamics, thereby attenuating (with cysteine or trolox) or promoting (with DOC) AgNP toxicity. Except with DOC amendment, the combined toxicity of AgNPs and released Ag under cysteine or trolox amendment was lower than of AgNO3 alone. The results of this study show that citrate-AgNP toxicity can be associated with oxidative stress, ion release, and the organism biology. Our evidence suggests that specific organic ligands available in the receiving waters can differentially surface modify AgNPs and alter their environmental persistence (changing dissolution dynamics) and subsequently the toxicity; hence, we caveat to generalize that surface modified nanoparticles upon environmental release may not be toxic to receptor organisms.

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations116
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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