Rôle des nanoparticules d’argent sur les fonctions \nbiologiques des neutrophiles humains
Bibliographic record
Abstract
Les nanoparticules (NP) d’argent (Ag) sont connues pour leurs caractéristiques antimicrobiennes. Elles permettent de modifier certaines caractéristiques des produits et sont utilisées dans plusieurs secteurs (alimentaire, domestique, cosmétique, hospitalier, etc.). Les voies d’expositions sont nombreuses et variées ce qui permet aux nanoparticules d’argent (AgNP) d’être absorbées, de rejoindre la circulation sanguine et d’être distribuées dans le corps. Elles pourront alors interagir avec les cellules et les organes pour y induire des changements physiologiques. Parmi les cibles potentielles, il y a les neutrophiles polymorphonucléaires (PMN), des cellules du système immunitaire inné. Ils sont la première ligne de défense de l’organisme et possèdent d’importantes fonctions qui leur permettent de détruire les pathogènes. Les PMN appartiennent à la lignée myéloïde et ne se divisent pas. Ils migrent quotidiennement de la moelle osseuse (MO) à la circulation sanguine et meurent par apoptose; assurant ainsi le taux équilibré et constant qui est nécessaire au maintien de l’homéostasie du corps. Grâce à leur petit diamètre, les AgNP peuvent être internalisées par les PMN induisant des changements physiologiques qui affectent leurs fonctions. Malheureusement, nous connaissons encore mal les mécanismes et les interactions dictés par les NP sur les PMN. Peu d’études ont été réalisées pour déterminer les effets des AgNP sur les PMN. Ce mémoire démontre que les AgNP n’endommagent pas la membrane des PMN humains mais qu’elles induisent l’apoptose de ceux-ci de manière significative dès douze heures. Aussi, les AgNP sont internalisées par les PMN après un temps très court (1minute) et entraînent plusieurs changements physiologiques dont une augmentation du volume et de la complexité interne après une exposition de trente minutes ainsi que la libération d’interleukine (IL) -8 et l’inhibition de la synthèse protéique à vingt heures. Les résultats de nos travaux viennent s’ajouter aux connaissances que l’on possède déjà sur les NP. Cependant, plus d’études doivent être faites dans le but de connaître les effets biologiques de ceux-ci.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".