The High-Throughput In Vitro CometChip Assay for the Analysis of Metal Oxide Nanomaterial Induced DNA Damage
Notice bibliographique
Résumé
Metal oxide nanomaterials (MONMs) are among the most highly utilized classes of nanomaterials worldwide, though their potential to induce DNA damage in living organisms is known. High-throughput in vitro assays have the potential to greatly expedite analysis and understanding of MONM induced toxicity while minimizing the overall use of animals. In this study, the high-throughput CometChip assay was used to assess the in vitro genotoxic potential of pristine copper oxide (CuO), zinc oxide (ZnO), and titanium dioxide (TiO2) MONMs and microparticles (MPs), as well as five coated/surface-modified TiO2 NPs and zinc (II) chloride (ZnCl2) and copper (II) chloride (CuCl2) after 2–4 h of exposure. The CuO NPs, ZnO NPs and MPs, and ZnCl2 exposures induced dose- and time-dependent increases in DNA damage at both timepoints. TiO2 NPs surface coated with silica or silica–alumina and one pristine TiO2 NP of rutile crystal structure also induced subtle dose-dependent DNA damage. Concentration modelling at both post-exposure timepoints highlighted the contribution of the dissolved species to the response of ZnO, and the role of the nanoparticle fraction for CuO mediated genotoxicity, showing the differential impact that particle and dissolved fractions can have on genotoxicity induced by MONMs. The results imply that solubility alone may be insufficient to explain the biological behaviour of MONMs.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».