Structural parameters of nanoparticles affecting their toxicity for biomedical applications: a review
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Notice bibliographique
Résumé
Rapidly growing interest in using nanoparticles (NPs) for biomedical applications has increased concerns about their safety and toxicity. In comparison with bulk materials, NPs are more chemically active and toxic due to the greater surface area and small size. Understanding the NPs' mechanism of toxicity, together with the factors influencing their behavior in biological environments, can help researchers to design NPs with reduced side effects and improved performance. After overviewing the classification and properties of NPs, this review article discusses their biomedical applications in molecular imaging and cell therapy, gene transfer, tissue engineering, targeted drug delivery, Anti-SARS-CoV-2 vaccines, cancer treatment, wound healing, and anti-bacterial applications. There are different mechanisms of toxicity of NPs, and their toxicity and behaviors depend on various factors, which are elaborated on in this article. More specifically, the mechanism of toxicity and their interactions with living components are discussed by considering the impact of different physiochemical parameters such as size, shape, structure, agglomeration state, surface charge, wettability, dose, and substance type. The toxicity of polymeric, silica-based, carbon-based, and metallic-based NPs (including plasmonic alloy NPs) have been considered separately.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle