Toxicity of silver nanoparticles on endometrial receptivity in female mice
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles (NPs) have many toxic effects on fertility and can prevent successful implantation by affecting the maternal uterine tissue. Herein, by deploying 30 female NMRI mice, the effect of silver NPs on the endometrium and implantation has been investigated. Using spherical silver NPs of a diameter of 18–30 nm at doses of 2 and 4 mg/kg, mice in two groups were treated. Then, female mice mated with male mice. Endometrial tissue was extracted 4.5 days later. On the fourth day of pregnancy, the mice were anesthetized and blood samples were taken from the heart; furthermore, endometrial tissue was isolated and used for molecular tests, inductively coupled plasma, and examination of pinopods. The results revealed that the levels of interleukin 6 (IL-6) and IL-1β and the accumulation of NPs in endometrial tissue in the group receiving NPs at a dose of 4 mg/kg had a major increase relative to the other two groups (p < 0.05); the group receiving a dose of 4 mg/kg exhibited a decrease in pinopods and microvillus compared with the other two groups. According to the results, NPs can reach the endometrium, suggesting that caution should be exercised due to serious exposure to NPs throughout pregnancy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».