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Enregistrement W2995792216 · doi:10.1039/c9an01565e

Addressing the presence of biogenic selenium nanoparticles in yeast cells: analytical strategies based on ICP-TQ-MS

2019· article· en· W2995792216 sur OpenAlexaff
Roberto Álvarez-Fernández García, Mario Corte‐Rodríguez, Marcel Macke, Kelly L. LeBlanc, Zoltán Mester, María Montes‐Bayón, Jörg Bettmer

Notice bibliographique

RevueThe Analyst · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSelenium in Biological Systems
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesFundación para el Fomento en Asturias de la Investigación Científica Aplicada y la TecnologíaMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésSeleniumInductively coupled plasma mass spectrometryNanoparticleChemistryLysisInductively coupled plasmaParticle (ecology)Particle sizeMass spectrometryNanomaterialsYeastSilver nanoparticleTransmission electron microscopyElemental analysisChromatographyNanotechnologyMaterials scienceInorganic chemistryOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several organisms have demonstrated the ability of synthesising biogenic selenium-containing nanoparticles. Such particles from biological sources have attracted great attention due to several proven activities as antioxidants or antimicrobial agents. However, little is known in terms of size (distribution), shapes, chemical composition and number/amount/concentration of these particles. Therefore, in this work, we proposed the use of complementary analytical strategies that enabled the detection and characterization of selenium-containing nanoparticles in selenized yeast (Saccharomyces cerevisiae). The first strategy to address the intracellular presence of Se within yeast cells, involves the use of single cell ICP-TQ-MS (inductively coupled plasma-mass spectrometry). For this aim, selenium and phosphorous (as constitutive element) were measured as oxides (80Se16O+ and 31P16O+, resp.) in the triple-quadrupole mode. Then, a simple and fast cell lysis by mechanical disruption is conducted (approx. 30 min) in order to prove the presence of selenium-containing nanoparticles (SeNPs). The lysate is analysed by single particle ICP-TQ-MS and, complementarily, by liquid chromatography coupled to ICP-TQ-MS to cover a wider range of particle sizes. One of the samples revealed the presence of dispersed SeNPs with sizes between a few nm and up to 250 nm also confirmed by transmission electron microscopy (TEM) in the form of elemental selenium. The analysis of the certified reference material SELM-1 showed the presence of spherical SeNPs of 4 to 7 nm diameter. These biogenic particles, at least partially, were made of elemental selenium as well. The whole study reveals the excellent capabilities of "single" event ICP-MS methodologies in combination with HPLC-based strategies for a complete characterization of nanoparticulated material in biological samples.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations62
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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