Organotypic and primary neural cultures as models to assess effects of different gold nanostructures on glia and neurons
Notice bibliographique
Résumé
Gold nanoparticles (AuNP) have unique physicochemical properties and have been used as delivery vehicles, contrast agents, and therapeutic compounds. Although the effects of AuNPs on peripheral tissues and immortalized cell lines have been extensively characterized, their effects on the central nervous system (CNS) are predominantly unknown. The main objective of the current study was to evaluate how AuNPs of varying sizes (1–100 nm), shapes (clusters, spheres, rods, flowers), and surfaces impact synaptic structures in the hippocampus, a brain structure often affected in neurodegeneration. Using a combination of organotypic hippocampal, as well as, primary neuronal, glial, and astrocytic cultures, we examined AuNPs impact on hippocampal dendritic spine density, internalization in various neural cells, and lysosomal status in astrocytes. Considering that neurons interact with astrocytes, and that lysosomes play a role in dendritic spine status, transcription factor TFEB and abundance of lysosomal marker, LAMP1 were evaluated. Both biomarkers were significantly increased in astrocytes exposed to AuNPs, suggesting that AuNPs not only enter lysosomes, but also increase lysosome biogenesis. Results from our studies show that AuNPs with poly(ethylene glycol) (AuNPs-PEG) or glutathione (AuNP-GSH) surfaces do not substantially decrease hippocampal dendritic spine density. Conversely, AuNPs coated with the detergent, CTAB, significantly decreased total spine density. Interestingly small gold nanoclusters (Au15(SG)13) with GSH reduced spine density, whereas larger gold nanoclusters (Au25(SG)18) with the same ligand did not. Thus, assessment of dendritic morphology, spine densities can reveal subtler changes of neural cells than cell death when exposed to nanoparticles, including AuNPs.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».