A Systematic Genotoxicity Assessment of a Suite of Metal Oxide Nanoparticles Reveals Their DNA Damaging and Clastogenic Potential
Notice bibliographique
Résumé
Metal oxide nanoparticles (MONP/s) induce DNA damage, which is influenced by their physicochemical properties. In this study, the high-throughput CometChip and micronucleus (MicroFlow) assays were used to investigate DNA and chromosomal damage in mouse lung epithelial cells induced by nano and bulk sizes of zinc oxide, copper oxide, manganese oxide, nickel oxide, aluminum oxide, cerium oxide, titanium dioxide, and iron oxide. Ionic forms of MONPs were also included. The study evaluated the impact of solubility, surface coating, and particle size on response. Correlation analysis showed that solubility in the cell culture medium was positively associated with response in both assays, with the nano form showing the same or higher response than larger particles. A subtle reduction in DNA damage response was observed post-exposure to some surface-coated MONPs. The observed difference in genotoxicity highlighted the mechanistic differences in the MONP-induced response, possibly influenced by both particle stability and chemical composition. The results highlight that combinations of properties influence response to MONPs and that solubility alone, while playing an important role, is not enough to explain the observed toxicity. The results have implications on the potential application of read-across strategies in support of human health risk assessment of MONPs.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 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 ».