Optimized Mn‐doped iron oxide nanoparticles entrapped in dendrimer for dual contrasting role in MRI
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging has acquired importance as a major tool for diagnosis and staging of cancers in humans. Injection of certain imaging agents have proved to improve contrast between normal and cancer cells on magnetic resonance imaging (MRI). Using the principles of MR contrast imaging, we have designed a dual mode (T1 and T2) contrast agent based on folic acid functionalized manganese ferrite nanoparticles (MNP) entrapped in 3G polyamidoamide (PAMAM) dendrimers. The ratio of Mn:Fe was tuned to achieve optimal performance. This multifunctional nanocarrier system was developed for targeting cancer cells to produce both T1 and T2 contrast which in turn helps in better diagnosis and staging of cancer. FTIR spectroscopy, X-Ray diffraction, atomic absorption spectroscopy, UV-Visible spectroscopy, and dynamic light scattering measurements were employed to characterize the multifunctional system at different stages of engineering. The ratio of relaxivities r2/r1 is 4.6 at 1.5 T for the MNP prepared with 0.5 molar ratio of Mn/Fe based on MR images obtained from phantom and tumor bearing mouse. The value of r2/r1 shows that the 0.5 molar ratio of Mn/Fe can be used to prepare MNP for the production of dual mode contrast in MR imaging.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».