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Enregistrement W3084014297 · doi:10.1016/j.heliyon.2020.e04862

The effect of PEGylated iron oxide nanoparticles on sheep ovarian tissue: An ex-vivo nanosafety study

2020· article· en· W3084014297 sur OpenAlexaff
Sareh Karimi, Seyed Nasrollah Tabatabaei, Arno C. Gutleb, Marefat Ghaffari Novin, Alireza Ebrahimzadeh‐Bideskan, Zahra Shams Mofarahe

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesShahid Beheshti University of Medical Sciences
Mots-clésOxidative stressOvarian CortexEx vivoCytotoxicityNanotechnologyNanomaterialsNanoparticleIron oxide nanoparticlesNanotoxicologyIn vivoMaterials scienceChemistryBiophysicsMedicineIn vitroOvarian tissueOvaryBiologyInternal medicineBiochemistryBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, nanotechnology plays an important role in our ever-continuous quest to improve the quality of human life. Because of their infinitesimal size, nanostructures can actively interact and alter cellular functions. Therefore, while the clinical benefits of nanotechnology may outweigh most of the associated risks, assessment of the cytotoxicity of nanostructures in respect to cells and tissues early in product development processes is of great significance. To the best of our knowledge, no such assessment has been performed for nanomaterials on the ovarian cortex before. Herein, silica-coated, PEGylated silica-coated, and uncoated iron oxide nanoparticles (IONP) with core diameter of 11 nm (±4.2 nm) were synthesized. The oxidative stress in cultured ovarian tissue exposed to the various IONP was subsequently assessed. The results indicate that among the four groups, uncoated IONP induce the most oxidative stress on the ovarian cortex while tissues treated with PEGylated IONP exhibit no significant change in oxidative stress.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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