Toxicological Effects of Inorganic Nanoparticle Mixtures in Freshwater Mussels
Notice bibliographique
Résumé
The toxicological effects of nanoparticles mixtures in aquatic organisms are poorly understood. The purpose of this study was to examine the tissue metal loadings and sublethal effects of silver (nAg), cerium oxide (nCeO), copper oxide (nCuO) and zinc oxide (nZnO) nanoparticles individually at 50 µg/L and in two mixtures to freshwater mussels Dreissena bugensis. The mixtures consisted of 12.5 µg/L of each nanoparticle (Mix50) and 50 µg/L of each nanoparticles (Mix200). After a 96-h exposure period, mussels were analyzed for morphological changes, air time survival, bioaccumulation, inflammation (cyclooxygenase or COX activity), lipid peroxidation (LPO), DNA strand breaks, labile Zn, acetylcholinesterase (AChE) and protein–ubiquitin levels. The data revealed that mussels accumulated the nanoparticles with nCeO and nAg were the least and most bioavailable, respectively. Increased tissue metal loadings were observed for nCeO and nCuO in mixtures, while no mixture effects were observed for nAg and nZnO. The weight loss during air emersion was lower in mussels exposed to nCuO alone but not by the mixture. On the one hand, labile Zn levels was increased with nZnO but returned to control values with the Mix50 and Mix200, suggesting antagonism. On the other hand, DNA strand breaks were reduced for both mixtures compared to controls or to the nanoparticles individually, suggesting potentiation of effects. The same was found for protein–ubiquitin levels, which were decreased by nCeO and nCuO alone but not when in mixtures, which increased their levels. In conclusion, the data revealed that the behavior and effects of nanoparticles were influenced by other nanoparticles where antagonist and potentiation interactions were identified.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».