Interactions of metal-based nanoparticles (MBNPs) and metal-oxide nanoparticles (MONPs) with crop plants: a critical review of research progress and prospects
Notice bibliographique
Résumé
Over the past decade, the production and applications of metal-based and metal-oxide nanoparticles (MBNPs and MONPs, respectively) have increased significantly due to their enhanced physicochemical properties and biological activities when compared with their bulk parent materials. Once MBNPs and MONPs enter agricultural soil via direct or indirect pathways, they can interact with crop plants and thus pose a threat to both animal and human health through food chain pathways. Although many review articles on engineered nanoparticles have been published, few have focused on the interactions of MBNPs and MONPs with crop plants and their current applications. Therefore, we reviewed the sources and behaviors of MBNPs and MONPs in agricultural soil, physiological and biochemical effects of MBNPs and MONPs on plants, uptake, translocation of MBNPs and MONPs in crop plants, factors affecting the interaction between MBNPs and MONPs and plants, and the applications of MBNPs and MONPs. Lastly, we propose where the future research priorities should be focused to provide a better understanding of MBNPs and MONPs. This review will help to promote scientific research regarding MBNPs and MONPs and to understand the risks and benefits of their association with plants and will contribute to the advancement of nanotechnology.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».