Physicochemical Changes of Apoferritin Protein during Biodegradation of Magnetic Metal Oxide Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The biodegradation of therapeutic magnetic-oxide nanoparticles (MONPs) in the human body raises concerns about their lifespan, functionality, and health risks. Interactions between apoferritin proteins and MONPs in the spleen, liver, and inflammatory macrophages significantly accelerate nanoparticle degradation, releasing metal ions taken up by apoferritin. This can alter the protein’s biological structure and properties, potentially causing health hazards. This study examines changes in apoferritin’s shape, electrical surface potential (ESP), and protein-core composition after incubation with cobalt-ferrite (CoFe 2 O 4 ) oxide nanoparticles. Using atomic force microscopy (AFM) and scanning Kelvin probe force microscopy (SKPFM), we observed changes in the topography and ESP distribution in apoferritin nanofilms over time. After 48 h, the characteristic apoferritin hole (∼1.35 nm) vanished, and the protein’s height increased from ∼3.5 to ∼7.5 nm due to hole filling. This resulted in a significant ESP increase on the filled-apoferritin surface, attributed to the formation of a heterogeneous chemical composition and crystal structure (γ-Fe 2 O 3, Fe 3 O 4, CoO, CoOOH, FeOOH, and Co 3 O 4 ). These changes enhance electrostatic interactions and surface charge between the protein and the AFM tip. This approach aids in predicting and improving the MONP lifespan while reducing their toxicity and preventing apoferritin deformation and dysfunction.
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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 ».