Theoretical Evaluation of DNA Genotoxicity of Graphene Quantum Dots: A Combination of Density Functional Theory and Molecular Dynamics Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Owing to their unique morphology, ultrasmall lateral sizes, and exceptional properties, graphene quantum dots (GQDs) hold great potential in many applications, especially in the fields of electrochemical biosensors, bioimaging, drug delivery, gene delivery, etc. Their biosafety and potential genotoxicity to human and animal cells have been a growing concern in recent years. Especially, the potential DNA damage caused by GQDs is very crucial but still unclear. In this study, the effect of GQDs on DNA damage has been evaluated by a combination of molecular dynamics (MD) simulations and density functional theory. Our results demonstrate that the DNA damaging mechanism of GQDs depends on the size of GQDs. The small GQDs (seven benzene rings) tend to enter into the interior of DNA molecules and cause a DNA base mismatch. The relatively large GQDs (61 benzene rings) tend to adsorb onto the two ends of a DNA molecule and cause DNA unwinding. Due to the strong interaction between guanine (G) and GQDs, the effect of GQDs is much larger on G than on the other three bases (A, C, and T). In addition, the concentration of GQDs could also affect the results of DNA damaging.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».