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 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 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 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».