Determination of spectral markers of cytotoxicity and genotoxicity using in vitro Raman microspectroscopy: cellular responses to polyamidoamine dendrimer exposure
Notice bibliographique
Résumé
Although consumer exposure to nanomaterials is ever increasing, with potential increased applications in areas such as drug and/or gene delivery, contrast agents and diagnosis, the determination of the cyto- and geno-toxic effects of nanomaterials on human health and the environment still remains challenging. Although many techniques have been established and adapted to determine the cytotoxicity and genotoxicity of nano-sized materials, these techniques remain limited by the number of assays required, total cost, and use of labels and they struggle to explain the underlying interaction mechanisms. In this study, Raman microspectroscopy is employed as an in vitro label-free, high content screening technique to observe toxicological changes within the cell in a multi-parametric fashion. The evolution of spectral markers as a function of time and applied dose has been used to elucidate the mechanism of action of polyamidoamine (PAMAM) dendrimers associated with cytotoxicity and their impact on nuclear biochemistry. PAMAM dendrimers are chosen as a model nanomaterial due to their widely studied cytotoxic and genotoxic properties and commercial availability. Point spectra were acquired from the cytoplasm to monitor the cascade of toxic events occurring in the cytoplasm upon nanoparticle exposure, whereas the spectra acquired from the nucleus and the nucleolus were used to explore PAMAM-nuclear material interaction as well as genotoxic responses.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».