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Enregistrement W3044122757 · doi:10.1007/s11051-020-04949-w

Dissolution behavior of metal oxide nanomaterials in cell culture medium versus distilled water

2020· article· en· W3044122757 sur OpenAlexafffund
Mary‐Luyza Avramescu, Marc Chénier, Srijanani Palaniyandi, Pat E. Rasmussen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanoparticle Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth Canada
Mots-clésSolubilityDissolutionMaterials scienceDistilled waterNanomaterialsMetalNon-blocking I/OOxideAqueous solutionDynamic light scatteringNuclear chemistryChemical engineeringInorganic chemistryChemistryChromatographyNanotechnologyNanoparticleMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solubility is a key criterion used in the hazard assessment of metal oxide–engineered nanomaterials (ENMs). The present study investigated solubility of CuO, NiO, and TiO2ENMs compared with their bulk analogues in two aqueous media: water and Dulbecco’s modified Eagle’s medium (DMEM). Particle size distributions were characterized using dynamic light scattering (DLS) and tunable resistive pulse sensing (TRPS). After centrifugal separation, the dissolved metal fraction was quantified using inductively coupled plasma optical emission spectroscopy (ICP-OES). Overall, solubility of the metal oxides decreased in the order CuO ≥ NiO > TiO2in both media, with each ENM displaying higher solubility than its bulk analogue. However, the metal oxide ENMs responded differently to the two aqueous media, when comparing their solubility using a low initial concentration (10 mg/L) versus a high initial concentration (100 mg/L). In DMEM, both nano-CuO and nano-NiO displayed increased solubility at the higher initial concentration by 3.8-fold and 1.4-fold, respectively. In water, this trend was reversed, with both nano-CuO and nano-NiO displaying increased solubility at the lower initial concentration by 3.3-fold and 1.2-fold, respectively. Interestingly, solubility trends displayed by nano-TiO2were the opposite of those displayed by nano-CuO and nano-NiO. In DMEM, nano-TiO2displayed decreased solubility at the higher initial concentration (0.3-fold), whereas in water, nano-TiO2displayed increased solubility at the higher initial concentration (5.5-fold). These results show the importance of evaluating the solubility of ENMs in biologically relevant fluids at concentrations that correspond to toxicity assays, for the purposes of read-across and grouping ENMs.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,270 · 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

Citations36
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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