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Enregistrement W4407368914 · doi:10.3390/nano15040267

Exposure of Polystyrene Nano- and Microplastics in Increasingly Complex In Vitro Intestinal Cell Models

2025· article· en· W4407368914 sur OpenAlexafffund
Kristen A. Marcellus, David Prescott, Michal Scur, Nikia Ross, Santokh Gill

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicroplastics and Plastic Pollution
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesHealth CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMicroplasticsToxicityIn vitroIn vivoParticle (ecology)ChemistryBiophysicsPolystyreneCaco-2Environmental chemistryBiologyBiochemistryBiotechnologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the rise in global plastic production and the presence of plastic waste in the environment, microplastics are considered an emerging environmental contaminant. Human exposure and the impact of microplastics on human health are not well studied. Recent studies have observed the presence of microplastics in human tissues and several studies have noted toxicity in in vitro and in vivo mammalian models. We examined the impact of polystyrene nano- and microplastics in increasingly complex intestinal cell models. Using an undifferentiated Caco-2 mono-culture model, we assessed particle association, cytotoxicity, and particle clearance/retention, whereas in differentiated mono- and tri-culture transwell models, we assessed membrane integrity and particle translocation. Only 50 nm and 500 nm particles were internalized in the undifferentiated cells; however, no signs of cellular toxicity were observed at any concentrations tested. Additionally, polystyrene particles had no impact on barrier integrity, but the 50 nm particles were able to cross to the basolateral side, albeit attenuated in the tri-culture model that had a mucus layer. This study reduced some of the variability common to MNPL testing across various in vitro models, but further testing is needed to fully understand the potential effects of human MNPL exposure.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,522

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,196 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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