Enhanced Dark-Field Hyperspectral Imaging and Spectral Angle Mapping for Nanomaterial Detection in Consumer Care Products and in Skin Following Dermal Exposure
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Consumer personal care products, and cosmetics containing nanomaterials (NM), are increasingly available in the Canadian market. Current Canadian regulations do not require product labeling for ingredients that are present in the nanoscale. As a result, unless voluntarily disclosed, it is unclear which products contain NM. The enhanced dark-field hyperspectral imaging (EDF-HSI) coupled with spectral angle mapping (SAM) is a recent technique that has shown much promise for detection of NM in complex matrices. In the present study, EDF-HSI was used to screen cosmetic inventories for the presence of nano silver (nAg), nano gold (nAu), and nano titanium dioxide (nTiO2). In addition, we also assessed the potential of EDF-HSI as a tool to detect NM in skin layers following application of NM products in vitro on commercially available artificial skin constructs (ASCs) and in vivo on albino hairless SKH-1 mouse skin. Spectroscopic analysis positively detected nAu (4/9 products) and nTiO2 (7/13 products), but no nAg (0/6 products) in a subset of the cosmetics. The exposure of ASCs for 24 h in a Franz diffusion cell system to a diluted cosmetic containing nTiO2 revealed penetrance of nTiO2 through the epidermal layers and was detectable in the receptor fluid. Moreover, both single and multiple applications of nTiO2 containing cosmetics on the dorsal surface of SKH-1 mice resulted in detectable levels of trace nTiO2 in the layers of the skin indicating that penetrance of NM was occurring after each application of the product. The current study demonstrates the sensitivity of EDF-HSI with SAM mapping for qualitative detection of NM present in cosmetic products per se and very low levels in complex biological matrices on which these products are applied.
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.
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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle