Dynamic interplay of metal and metal oxide nanoparticles with plants: Influencing factors, action mechanisms, and assessment of stimulatory and inhibitory effects
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles (NPs) of metals and metal oxides have received increasing attention regarding their characteristic behavior in plant systems. The fate and transport of metal NPs and metal oxide NPs in plants is of emerging concern for researchers because they ultimately become part of the food chain. The widespread use of metal-based NPs (MBNPs) in plants has revealed their beneficial and harmful effects. This review addresses the main factors affecting the uptake, translocation, absorption, bioavailability, toxicity, and accumulation of MBNPs in different plant species. It appraises the mechanism of nanoparticle-plant interaction in detail and provides understanding of the estimation strategies for the associated pros and cons with this interplay. Critical parameters of NPs include, but are not limited to, particle size and shape, surface chemistry, surface charge, concentration, solubility, and exposure route. On exposure to MBNPs, the molecular, physiological, and biochemical reactions of plants have been assessed. We have filled knowledge gaps and answered research questions regarding the positive and negative effects of metal and metal oxide NPs on seed germination, callus induction, growth and yield of plant, nutritional content, antioxidants, and enzymes. Besides, the phytotoxicity, cytotoxicity, genotoxicity, and detoxification studies of MBNPs in plants have been outlined. Furthermore, the recent developments and future perspectives of the two-way traffic of interplay of MBNPs and plants have been provided in this comprehensive review.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».