A Current Overview of the Biological and Cellular Effects of Nanosilver
Notice bibliographique
Résumé
Nanosilver plays an important role in nanoscience and nanotechnology, and is becoming increasingly used for applications in nanomedicine. Nanosilver ranges from 1 to 100 nanometers in diameter. Smaller particles more readily enter cells and interact with the cellular components. The exposure dose, particle size, coating, and aggregation state of the nanosilver, as well as the cell type or organism on which it is tested, are all large determining factors on the effect and potential toxicity of nanosilver. A high exposure dose to nanosilver alters the cellular stress responses and initiates cascades of signalling that can eventually trigger organelle autophagy and apoptosis. This review summarizes the current knowledge of the effects of nanosilver on cellular metabolic function and response to stress. Both the causative effects of nanosilver on oxidative stress, endoplasmic reticulum stress, and hypoxic stress-as well as the effects of nanosilver on the responses to such stresses-are outlined. The interactions and effects of nanosilver on cellular uptake, oxidative stress (reactive oxygen species), inflammation, hypoxic response, mitochondrial function, endoplasmic reticulum (ER) function and the unfolded protein response, autophagy and apoptosis, angiogenesis, epigenetics, genotoxicity, and cancer development and tumorigenesis-as well as other pathway alterations-are examined in this review.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».