Assessing bioactivity of environmental water samples filtered using nanomembrane technology and mammalian cell lines
Notice bibliographique
Résumé
This project reports on the use of a novel nanomembrane filtering technology to isolate and analyze the bioactivity of microplastic (MP)-containing debris from Lake Ontario water samples. Environmental MPs are a complex mixture of polymers and sorbed chemicals that are persistent and can exhibit a wide range of toxic effects. Since human exposure to MPs is unavoidable, it is necessary to characterize their bioactivity to assess potential health risks. This work seeks to quantify MP presence in the nearshore waters of Lake Ontario and begin to characterize the bioactivity of the filtrate containing MPs. We utilized silicon nitride (SiN) nanomembrane technology to isolate debris sized between 8 and 20 μm from lake water samples collected at various times and locations. MPs were identified with Nile red staining. Cell-based assays were conducted directly on the filtered debris to test for cell viability, aryl hydrocarbon receptor (AhR) activity, and interleukin 6 (IL-6) levels as a measure of proinflammatory response. All samples contained MPs. None of the isolated debris impacted cell viability. However, AhR activity and IL-6 levels varied over time. Additionally, no associations were observed between the amount of plastic and bioactivity. Observed differences in activity are likely due to variations in the physiochemical properties of debris between samples. Our results highlight the need for increased sampling to fully characterize the bioactivity of MPs in human cells and to elucidate the role that sample physiochemical and spatiotemporal properties play in this activity.
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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 ».