MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385827625 · doi:10.2174/0929867331666230815101141

Reproductive Toxicity of Nanoparticles: A Comprehensive Review

2023· review· en· W4385827625 sur OpenAlexaff
Elaheh Mohammadi, Behzad Behnam, Ahad Mokhtarzadeh, Ramin Rezaee, Ardavan Abiri, Mohammad Ramezani, John P. Giesy, Amirhossein Sahebkar

Notice bibliographique

RevueCurrent Medicinal Chemistry · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesKerman University of Medical Sciences
Mots-clésReproductive toxicityNanotechnologyNanotoxicologyToxicityNanoparticleSpermMale reproductive systemNanomaterialsChemistryBiologyMedicineMaterials scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unique characteristics of nanoparticles (NPs) have captivated scientists in various fields of research. However, their safety profile has not been fully scrutinized. In this regard, the effects of NPs on the reproductive system of animals and humankind have been a matter of concern. In this article, we will review the potential reproductive toxicity of various types of NPs, including carbon nanomaterials, dendrimers, quantum dots, silica, gold, and magnetic nanoparticles, reported in the literature. We also mention some notable cases where NPs have elicited beneficial effects on the reproductive system. This review provides extensive insight into the effects of various NPs on sperm and ovum and the outcomes of their passage through blood-testis and placental barriers and accumulation in the reproductive organs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,728
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCurrent Medicinal ChemistryMême sujetNanoparticles: synthesis and applicationsTravaux en français237 207