In Silico Characterization of Nanomaterials
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials (NMs) and nanoparticles (NPs) lie at the core of many technological applications in medicine and pharmacology, as well as in the food, agriculture, electronics, and energy industries.They are also released in the environment through natural and incidental pathways.Despite our heavy reliance on NMs, the potential risk they pose to the environment and to the biological systems is still of major concern [1].In this work, we evaluate intrinsic and extrinsic NM descriptors to aid in the prediction of biomolecular interactions at the surface of NMs and development of structure-activity relationships between their physicochemical characteristics and their toxicity [2].Intrinsic properties are solely based on the molecular and electronic structure of the NM, while the extrinsic properties describe a NM that comes in contact with a protein in a solvent.The NM models for the calculation of intrinsic descriptors are associated with the core of the NM that is described as a periodic bulk material [2].In this work, we present a database of calculated descriptors for several common NMs.The provided list contained various samples of NP (metals, oxides, minerals, polymers, and carbon-based compounds such as carbon nanotubes (CNTs) and graphene sheets) that were used in toxicological experiments.The intrinsic descriptors are evaluated by different theoretical approaches.The bandgap values of all bulk NMs were calculated using density functional theory (DFT) implemented in the SIESTA package [3].The density of states obtained from the DFT calculation at the generalized gradient approximation is used to estimate the size of the bandgap.The heat of formation, absolute hardness, electronegativity, dispersion energy, the dipole moment, the Mulliken electronegativity, the Parr and Pople absolute hardness, and polarizability descriptors were calculated using the semi-empirical PM6-D3 [4] with the MOPAC package [5].The extrinsic (interfacial) descriptor is a quantity that describes the relative hydrophilicity/ hydrophobicity of a periodic surface NM slab (e.g.metals, metal oxides, and carbon-based NMs) in water and octanol based on the relative enthalpy of immersion.In this work, we also employ molecular dynamics with the GROMACS [6] package using e.g.CHARMM force fields [7] in order to obtain the enthalpies of the NM slab, of the solvent (water or octanol) and of the solvated slab metals, metal oxides, and carbon-based compounds.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».