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Enregistrement W4390912622 · doi:10.3390/nano14020198

Characterization and Cellular Toxicity Studies of Commercial Manganese Oxide Nanoparticles

2024· article· en· W4390912622 sur OpenAlexafffund
Linda J. Johnston, Xiaomei Du, Andre Zborowski, David C. Kennedy

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticles: synthesis and applications
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaUniversity of Ottawa
Mots-clésNanoparticleManganeseCatalysisManganese oxideCharacterization (materials science)ToxicityReactive oxygen speciesNanotechnologyNanomaterialsMaterials scienceOxideNanotoxicologyChemistryEnvironmental chemistryBiochemistryMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Manganese oxide nanoparticles (MnOx NPs) are finding applications in several environmentally important areas such as farming and energy storage. MnOx NPs span a range of metal oxidation states that open up a wide range of applications in catalysis as well. As a result, it is important to understand how such materials can impact human health through incidental exposure. In this study, we examined a range of commercially available Mn2O3 NPs and compared our characterization data to those supplied by manufacturers. Discrepancies were noted and then measured values were used to assess the biological impact of these materials on three mammalian cell lines—A549, HepG2 and J774A.1 cells. Cell toxicity assays showed that all Mn2O3 particles exhibited cytotoxic effects that may be correlated, at least in part, to the production of reactive oxygen species. All eight nanoforms also activated caspase 3 but not caspase 1, although the magnitude of these changes varied greatly between materials.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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