Single particle-resolution fluorescence microscopy of nanoplastics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding of nanoplastic prevalence and toxicology is limited by imaging challenges resulting from their small size. Fluorescence microscopy is widely applied to track and identify microplastics in laboratory studies and environmental samples. However, conventional fluorescence microscopy, due to diffraction, lacks the resolution to precisely localize nanoplastics in tissues, distinguish them from free dye, or quantify them in environmental samples. To address these limitations, we developed techniques to label nanoplastics for imaging with Stimulated Emission Depletion (STED) microscopy to achieve resolution at an order of magnitude superior to conventional fluorescence microscopy. These techniques include (1) passive sorption; (2) swell incorporation; and (3) covalent coupling of STED-compatible fluorescence dyes to nanoplastics. We demonstrate that our labeling techniques, combined with STED microscopy, can be used to resolve nanoplastics of different shapes and compositions as small as 50 nm. The longevity of the dye labeling is demonstrated in different media and conditions of biological and environmental relevance. We also test STED imaging of nanoplastics in exposure experiments with the model worm C. elegans . These techniques will allow more precise localization and quantification of nanoplastics in complex matrices. Synopsis We show that Stimulated Emission Depletion (STED) microscopy can be used to image single nanoplastics of different compositions and shapes. This will allow researchers to study environmentally-relevant nanoplastics and their interactions with organisms in relevant exposure scenarios. TOC Graphic
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».