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Enregistrement W2402194152 · doi:10.18433/j31021

Nanotoxicity of Inert Materials: The Case of Gold, Silver and Iron

2016· review· en· W2402194152 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Umair, Ibrahim Javed, Mubashar Rehman, Asadullah Madni, Aqeel Javeed, Aamir Ghafoor, Muhammad Ashraf

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanotoxicologyInertNanomedicineNanotechnologyNanoparticleMaterials scienceNanomaterialsToxicityChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnology has opened a new horizon of research in various fields including applied physics, chemistry, electronics, optics, robotics, biotechnology and medicine. In the biomedical field, nanomaterials have shown remarkable potential as theranostic agents. Materials which are considered inert are often used in nanomedicine owning to their nontoxic profile. At nanoscale, these inert materials have shown unique properties that differ from bulk and dissolved counterparts. In the case of metals, this unique behavior not only imparts paramount advantages but also confers toxicity due to their unwanted interaction with different cellular processes. In the literature, the toxicity of nanoparticles made from inert materials has been investigated and many of these have revealed toxic potential under specific conditions. The surge to understand underlying mechanism of toxicity has increased and different means have been employed to overcome toxicity problems associated with these agents. In this review, we have focused nanoparticles of three inert metallic materials i.e. gold, silver and iron as these are regarded as biologically inert in the bulk and dissolved form. These materials have gained wider research interest and studies indicating the toxicity of these materials are also emerging. Oxidative stress, physical binding and interference with intracellular signaling are the major role player in nanotoxicity and their predominance is highly dependent upon size, surface coating and administered dose of nanoparticles. Current strategies to overcome toxicity have also been reviewed in the light of recent literature. The authors also suggested that uniform testing standards and well-designed studies are needed to evaluate nanotoxicity of these materials that are otherwise considered as inert. This article is open to POST-PUBLICATION REVIEW. Registered readers (see "For Readers") may comment by clicking on ABSTRACT on the issue's contents page.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,316 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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