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Enregistrement W100195480 · doi:10.1007/0-306-48628-8_2

Biomedical Applications of Semiconductor Quantum Dots

2006· book-chapter· en· W100195480 sur OpenAlexaff
Anupam Singhal, H. C. Fischer, Johnson M. S. Wong, Warren C. W. Chan

Notice bibliographique

RevueKluwer Academic Publishers eBooks · 2006
Typebook-chapter
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluorophorePhotobleachingQuantum dotNanotechnologyBiomoleculeFluorescenceMaterials scienceSemiconductorOptoelectronicsNanocrystalOrganic semiconductorPhotoluminescenceMolecular bindingChemistryMoleculeOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades‚ the exquisite sensitivity and versatility of optical technologies have led to numerous breakthroughs in biological research‚ including real-time imaging of live cells‚ gene expression profiling‚ cell sorting‚ and clinical diagnostics. A key component in optical detection schemes is the probe design. These probes are constructed from organic fluorophores‚ such as fluorescein and tetramethylrhodamine (TMR)‚ and recognition molecules. The optical emission of fluorophores is used to visualize the activities of biomolecules‚ while the recognition molecules direct the fluorophores to specific cells‚ tissues‚ or organs. Although optical probes are widely used‚ most organic fluorophores exhibit unfavourable properties that have hampered their applications in single-protein tracking in living cells‚ molecular pathology‚ and other research areas. These properties include photobleaching‚ sensitivity to environmental conditions‚ and inability to excite multiple fluorophores using a single wavelength. A new generation of probes has emerged in the last five years that overcomes many of the limitations associated with organic fluorophores. These probes employ fluorophores that are sub-100 nm in size and composed of inorganic atoms. Unlike organic-only fluorophores‚ the optical and electronic properties of inorganic fluorophores can be tuned during the synthesis process by changing their size‚ shape‚ or composition. In this chapter‚ we will describe the use of one type of inorganic fluorophore‚ semiconductor nanocrystals‚ for the development of “custom-designed” probes for biomedical detection. Semiconductor nanocrystals‚ also known as “quantum dots” (qdots)‚ are typically composed of atoms from groups II-VI (CdSe‚ CdS‚ ZnSe) and III-V (InP and InAs)‚ and are defined as particles with physical dimensions smaller than the Bohr exciton radius. The Bohr exciton radius of prototypical CdSe qdots‚ as illustrated in Fig. 1‚ is ~10 nm. The unique optical and electronic properties of qdots have spurred a great deal of research into their potential applications in the design of novel biological probes‚ light emitting diodes‚ photovoltaic cells‚ among other devices.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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