Toxicological interactions of silver nanoparticles and organochlorine pesticides in mouse peritoneal macrophages
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology occupies a prominent space in economy and science due to the beneficial properties of nanomaterials. However, nanoparticles may pose risks to living organisms due to their adsorption and pro-oxidative properties. The aim of the current study was to investigate the effects of polymer-coated silver nanoparticles (AgNPs) and organochlorine pesticides (OCPs), as well as their combined effects on mouse peritoneal macrophages. Macrophages were isolated and exposed to three concentrations of AgNPs (groups: N1 = 30, N2 = 300 and N3 = 3000 ng.ml(-1)), two concentrations of OCPs (groups: P1 = 30 and P2 = 300 ng.ml(-1)) and the six possible combinations of these two contaminants for 24 h. AgNPs had irregular shape, Feret diameter of 8.7 ± 7.5 nm and zeta potential of -28.7 ± 3.9 mV in water and -10.7 ± 1.04 mV in culture medium. OCP mixtures and the lower concentrations of AgNPs had no detectable effects on cell parameters, but the highest AgNPs concentration showed high toxicity (trypan blue and MTT assays) resulting in morphological changes, increase of nitric oxide levels and phagocytic index. Foremost, the association of N3 and P2 led to distinct effects from those observed under single exposure.
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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 | 0,001 | 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 ».