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Enregistrement W4210460490 · doi:10.3390/app12031429

The Influence of Silver Nanoparticle Form on the Toxicity in Freshwater Mussels

2022· article· en· W4210460490 sur OpenAlexaff
J. L. Auclair, Caroline Peyrot, Kevin J. Wilkinson, François Gagné

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversité de MontréalEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryDreissenaToxicityAcetylcholinesteraseBiophysicsBiochemistryBiologyBivalviaEnzymeOrganic chemistryMolluscaEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contribution of the form of silver nanomaterials (nAg) towards toxicity in aquatic organisms is not well understood. The purpose of this study was to examine the toxicity of various structures (sphere, cube and prism) of nAg in Dreissena bugensis mussels. Mussels were exposed to increasing concentrations of polyvinyl-coated nAg of the same size for 96 h at 15 °C. They were then analyzed for biophysical changes in the cytoplasm (viscosity, protein aggregation and lipids), neuro-activity (fractal kinetics of acetylcholinesterase (AChE)), oxidative stress (labile zinc (Zn) and lipid peroxidation) and inflammation (arachidonate cyclooxygenase). Although some decreasing effects in protein aggregation were observed, viscosity was more strongly decreased in mussels exposed to spheric and prismatic nAg. The activity of AChE was significantly decreased in the following form-dependent manner: prismatic > cubic > spheric nAg. The fractal dimension of AChE reactions was reduced by all geometries of nAg, while dissolved Ag had no effects. For nanoparticles with the same coating and relative size, spheric nAg produced more significant changes towards the fractal dimension of AChE, while prismatic nAg increased both protein aggregation and viscosity, whereas cubic nAg decreased protein aggregation in the cytoplasm. It is concluded that the geometries of nanoparticles could influence toxicity in aquatic organisms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,224 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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