Cytotoxicity of Zirconium Oxide Nanoparticles on Rabbit Tooth Gum Cells
Notice bibliographique
Résumé
The cytotoxicity mechanism of zirconium oxide nanoparticles (ZrO2-NPs) has not been clarified to-date. Nevertheless, the generation of reactive oxygen species (ROS) by ZrO2-NPs has been perceived as an important mechanism in some in vivo studies. Accordingly, this study was conducted to identify the potential effects of ZrO2-NPs on rabbit tooth gum cells as well as the mechanism/s of their cytotoxicity. Synthesized ZrO2-NPs were characterized using scanning electron microscopy (SEM), dynamic light scattering (DLS), Cell viability, ROS level, lipid peroxidation (LPO), mitochondrial membrane potential (MMP), glutathione count (GSH/GSSG), lysosome damage and apoptosis/necrosis were evaluated. Biodistribution studies were conducted on tooth gum, liver, kidney, heart and brain tissues in the rabbit using inductively coupled plasma optical emission spectrometry (ICP/OES). ZrO2-NPs increased ROS, MMP collapse and malondialdehyde (MDA). In contrast, GSH/GSSG and apoptosis/necrosis were found to be changed. The ZrO2-NPs accumulated significantly more on rabbit tooth gum tissues compared with other organs ([Formula: see text]). The study provided evidence that ZrO2-NPs cannot be considered completely biocompatible in the gum cell tissues of the rabbit. Before these nanoparticles can be used for human dental applications, further investigations on a wide range of cell death signaling should be performed.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».