Bio-friendly multi-stimuli responsive α-CD polymer-gated mesoporous carbon nanoherbicides for enhanced paraquat delivery
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Weeds seriously affect crop yield in global agricultural production. Paraquat (PQ), as one of low cost and highly effective herbicide, is forbidden or severely restricted in production and sales owing to its lethal toxicity to humans. Creating an efficient and bio-friendly PQ formulation is crucial to facilitate the open use of PQ in world's agriculture. OBJECTIVES: This study aims to construct one intelligent and bio-friendly mesoporous carbon nanoparticles (MCN) nanoherbicides coated with α-CD polymer (CDP) gatekeepers. METHODS: MCN was prepared through the low-concentration hydrothermal way, calcined and carbonized. PEG stalks were immobilized on MCN surface by amidation reaction. The PQ was trapped in the MCN pores via physical diffusion adsorption and the robust π-π effects between electron-deficient PQ and electron-rich MCN. CDP gatekeepers were fastened via host-guest effects between the chamber of α-CD units and PEG stalks. RESULTS: The PQ-loaded MCN-PEG@CDP nanoherbicides integrated with multi-stimuli responses to amylase, elevated temperature under sunlight, and competitors at leaf interface to control the PQ release for efficient weed control, while appeared low PQ leakage under the simulated human gastric or intestinal conditions, low cytotoxicity to human normal cells in vitro, and high mouse survival rate in vivo. Even through the nanoherbicides inevitably contact with water or intake by beneficial insects, they appear good biosafety on zebrafish (D. rerio) and honeybees (Apis mellifera L.). CONCLUSION: The as-prepared nanoherbicides have high herbicidal efficacy and low risks to non-target species, and could promote the open use of PQ in agriculture.
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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 ».