Application of Magnetic Particles in Medicine and Biology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Magnetic particles (MPs) have proved to be valuable tools for manipulation of cells or biomolecules, for transportation of chemical substances or transfer of energy to defined target sites in biological systems, and for clinical diagnostics and therapeutics—bothin vitroas well asin vivo. MPs receive their magnetic properties and responsiveness to magnetic fields most often from the proven biocompatible iron oxides magnetite (Fe3O4) and maghemite (γ‐Fe2O3). The small size of MPs allows them to pass through capillary vessels during blood circulation. In nanoparticulate form or under the influence of strong magnetic fields, some MPs can even extravasate through capillary walls into surrounding tissue and reach many of the cells in the human body. Magnetically assisted delivery of chemo‐ or radiotherapeutics to as well as the generation of heat (hyperthermia) at defined target sites in the body can thus be achieved for treatment purposes, such as tumor therapy. Furthermore, MPs can serve as site‐ and function‐specific contrast agents and thus enhance the diagnostic potential of magnetic resonance imaging (MRI). On the biotechnological side, magnetic labeling of cells and biomolecules with MPs followed by magnetic separation has been utilized for the isolation and analysis of nucleic acids and specific cells, for protein purification, for the detection of pathogenic bacteria and viruses, and for gene transfection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».