Enhanced Dark-Field\nHyperspectral Imaging and Spectral\nAngle Mapping for Nanomaterial Detection in Consumer Care Products\nand in Skin Following Dermal Exposure
Notice bibliographique
Résumé
Consumer\npersonal care products, and cosmetics containing nanomaterials\n(NM), are increasingly available in the Canadian market. Current Canadian\nregulations do not require product labeling for ingredients that are\npresent in the nanoscale. As a result, unless voluntarily disclosed,\nit is unclear which products contain NM. The enhanced dark-field hyperspectral\nimaging (EDF-HSI) coupled with spectral angle mapping (SAM) is a recent\ntechnique that has shown much promise for detection of NM in complex\nmatrices. In the present study, EDF-HSI was used to screen cosmetic\ninventories for the presence of nano silver (nAg), nano gold (nAu),\nand nano titanium dioxide (nTiO<sub>2</sub>). In addition, we also\nassessed the potential of EDF-HSI as a tool to detect NM in skin layers\nfollowing application of NM products <i>in vitro</i> on\ncommercially available artificial skin constructs (ASCs) and <i>in vivo</i> on albino hairless SKH-1 mouse skin. Spectroscopic\nanalysis positively detected nAu (4/9 products) and nTiO<sub>2</sub> (7/13 products), but no nAg (0/6 products) in a subset of the cosmetics.\nThe exposure of ASCs for 24 h in a Franz diffusion cell system to\na diluted cosmetic containing nTiO<sub>2</sub> revealed penetrance\nof nTiO<sub>2</sub> through the epidermal layers and was detectable\nin the receptor fluid. Moreover, both single and multiple applications\nof nTiO<sub>2</sub> containing cosmetics on the dorsal surface of\nSKH-1 mice resulted in detectable levels of trace nTiO<sub>2</sub> in the layers of the skin indicating that penetrance of NM was occurring\nafter each application of the product. The current study demonstrates\nthe sensitivity of EDF-HSI with SAM mapping for qualitative detection\nof NM present in cosmetic products <i>per se</i> and very\nlow levels in complex biological matrices on which these products\nare applied.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».