Titanium Dioxide Nanoparticles Aggravated the Developmental Neurotoxicity of Ammonia Nitrogen on Zebrafish Embryos
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Total ammonia nitrogen (TAN) is a common and potent neurotoxic pollutant in aquatic environments. Due to their strong adsorption capacity, titanium dioxide nanoparticles (n-TiO2), a widely used engineered material, can induce combined toxicity with multiple pollutants. However, the combined neurotoxicity of n-TiO2 and TAN and its underlying mechanisms remain unclear. In this study, zebrafish embryos were exposed to TAN (0, 0.1, 1, 10 mg/L) and n-TiO2 (100 µg/L) individually or in combination for 120 h. The results indicated that co-exposure to n-TiO2 and TAN significantly increased the bioaccumulation of TAN in zebrafish embryos compared to TAN alone. Consequently, this led to exacerbated neurotoxicity, manifested as developmental impairments and abnormal motor behavior. Mechanistic investigations revealed that the co-exposure aggravated developmental neurotoxicity by triggering neuronal apoptosis and oxidative stress, disrupting the cholinergic and dopaminergic systems, and impairing neural and retinal development. Transcriptomic analysis further indicated that the co-exposure predominantly perturbed neurodevelopment, oxidative stress, and apoptosis. In conclusion, this study confirms that n-TiO2 significantly amplifies TAN-induced neurodevelopmental toxicity by promoting its bioaccumulation and synergistically disrupting multiple neurophysiological processes. These findings provide crucial scientific evidence for assessing the combined ecological risks of nanomaterials and conventional pollutants.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle