Determination of biodistribution of ultrasmall, near-infrared emitting gold nanoparticles by photoacoustic and fluorescence imaging
Notice bibliographique
Résumé
This study compares fluorescence and photoacoustic (PA) imaging of ex vivo tumors and organs from tumor-bearing mice injected intravenously with ultrasmall (<3 nm ) tiopronin-capped Au nanoparticles and compares the data with inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). Good agreement is seen in particle distributions and concentrations at the organ level. The spatial resolution from the imaging techniques allows for localization of the particles within organ structures. Although the particles do not have a plasmon peak, their absorbance in the near-infrared (NIR) is sufficient for PA excitation. PA imaging shows an increase of signal as particle concentrations increase, with changes in spectrum if particles aggregate. Fluorescence imaging using the particles’ native NIR emission shows agreement in general intensity in each organ, though quenching of emission can be seen at very high concentrations. Both of these imaging techniques are noninvasive and labor-saving alternatives to organ digestion and ICP-MS and may provide insight into cellular distribution of particles. The simple construct avoids the use of toxic semiconductor materials or dyes, relying upon the gold itself for both the fluorescence and PA signal. This provides a useful alternative to more complex approaches to multimodal imaging and one that is readily translatable to the clinic.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».