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Enregistrement W2945850802 · doi:10.4081/xeno.2019.8147

Detection of polystyrene nanoplastics in biological tissues with a fluorescent molecular rotor probe

2019· article· en· W2945850802 sur OpenAlexafffund
François Gagné

Notice bibliographique

RevueJournal of Xenobiotics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésFluorescencePolystyreneRotor (electric)ChemistryBiophysicsBiologyPhysicsPolymerOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The release of nanoplastics (NPs) from the weathering and degradation of plastics is an important environmental concern. Given their small sizes and their invasiveness in cells, methods for the detection of NPs in biological tissues are urgently needed. A simple fluorescence-based methodology for the detection of polystyrene NPs in biological tissues is proposed. The commercially available molecular rotor probe 9- (dicyanovinyl)-julolidine (DCVJ) has the properties to detect changes in hydrophobicity and microviscosity and was used to detect NPs. Increasing concentrations of 50 and 100 nm NPs in water and in tissue extracts were mixed with the DCVJ probe and the emission spectra determined between 480-800 nm at 450 nm excitation. The data revealed that NPs induces a second emission peak at 620 nm that differed from the normal spectra of the biological extract at 500 nm. A significant linear relationship was obtained for NPs of both sizes (r=0.98; P<0.001) with a theoretical limit of detection of 65 ng/mL. A simple and rapid microplate spectrofluorometric method for the semi-quantitative detection of polystyrene NPs in biological tissues is thus presented.

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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,282

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations38
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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