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Enregistrement W2612104406 · doi:10.1002/jat.3478

Adhesive force between graphene nanoscale flakes and living biological cells

2017· article· en· W2612104406 sur OpenAlexfundno aff
Radwan Al Faouri, Ralph Henry, Alexandru S. Biris, Rob Sleezer, Gregory J. Salamo

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Toxicology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGraphene and Nanomaterials Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationHamilton Health Sciences FoundationArkansas Research Alliance
Mots-clésGrapheneAdhesiveNanoscopic scaleMaterials scienceAdhesionAtomic force microscopyNanotechnologyComposite materialSiliconOptoelectronicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on a measurement technique that quantifies the adhesive force between multi-layers of graphene flakes and the cell wall of live Escherichia coli cells using atomic force microscopy (AFM) in-fluid Peak Force- Quantitative Nanomechanical Mapping mode. To measure the adhesive force, we made use of the negative charge of E. coli cells to allow them to stick to positively charged surfaces, such as glass or silicon, that were covered by poly-L-Lysine. With this approach, cells were held in place for AFM characterization. Both pristine graphene (PG) flakes and functionalized graphene (FG) flakes were put on the E. coli cells and measurements of lateral size, flake thickness, and adhesion were made. Using this approach, the measured values of the adhesive force between multi-layers of graphene flakes (total thickness of 50 nm) and E. coli was determined to be equal or greater than 431 ± 65pN for (PG) and 694 ± 98pN for the (FG). More interestingly, the adhesive force of a graphene flake (thickness 1.3 nm) with the cell is determined to be equal or greater than 38.2 ± 16.4pN for the (PG) and 34.8 ± 15.3pN for the (FG). These interaction values can play an important role in determining and understanding the possible toxicity of graphene flakes. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.

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 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 enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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