Scanning Transmission Electron Microscopy Methods for the Analysis of Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Here we review the scanning transmission electron microscopy (STEM) characterization technique and STEM imaging methods. We describe applications of STEM for studying inorganic nanoparticles, and other uses of STEM in biological and health sciences and discuss how to interpret STEM results. The STEM imaging mode has certain benefits compared with the broad-beam illumination mode; the main advantage is the collection of the information about the specimen using a high angular annular dark field (HAADF) detector, in which the images registered have different levels of contrast related to the chemical composition of the sample. Another advantage of its use in the analysis of biological samples is its contrast for thick stained sections, since HAADF images of samples with thickness of 100-120 nm have notoriously better contrast than those obtained by other techniques. Combining the HAADF-STEM imaging with the new aberration correction era, the STEM technique reaches a direct way to imaging the atomistic structure and composition of nanostructures at a sub-angstrom resolution. Thus, alloying in metallic nanoparticles is directly resolved at atomic scale by the HAADF-STEM imaging, and the comparison of the STEM images with results from simulations gives a very powerful way of analysis of structure and composition. The use of X-ray energy dispersive spectroscopy attached to the electron microscope for STEM mode is also described. In issues where characterization at the atomic scale of the interaction between metallic nanoparticles and biological systems is needed, all the associated techniques to STEM become powerful tools for the best understanding on how to use these particles in biomedical applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,010 |
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 ».