Tea Polyphenol EGCG Increases Nanoplastics Release from Plastic Cups but Mitigates Potential Detrimental Effects
Notice bibliographique
Résumé
The presence of micro/nanoplastics in ecosystems and the potential for carry-over into daily human routines poses huge human health risks. While MNPs released from plastic packaging materials at different environmental conditions (e.g., pH, temperature) have been explored, the influence of real food ingredients (e.g., polyphenols) on plastic release has not been studied. Herein, for the first time, we investigated the effect of epigallocatechin gallate (EGCG), a relevant catechin polyphenol common to tea, on the release of nanoplastics from polystyrene (PS) cups during a heating process. We developed a novel surface-enhance Raman scattering sensor to quantify released nanoplastics in situ using EGCG-based luminescent metal phenolic network labeling strategies. The presence of added EGCG enhanced MNP release (P<0.05) when microwaved, more so than in boiling water relative to cold water control. We also observed that the higher amounts of added EGCG at the same pH and temperature caused higher amounts of nanoplastics due to the interaction of EGCG with nanoplastics. Reusing PS cups treated with EGCG in boiling water resulted in a gradual increase in nanoplastic release over 4 cycles. Of interest was the finding that EGCG also mitigated the detrimental effects of increased nanoplastics exposure in differentiated Caco-2 cell redox status in a concentration-dependent manner (P<0.05). These results imply that polyphenols as food and beverage ingredients may influence exposure to nanoplastics, but also may act to reduce nanoplastic cytotoxicity. This finding underlines the importance of broader consideration of food safety in public health discussions, focusing particularly on the composition of the food matrix and food processing and packaging applications that relate to different foods.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».