Water-Soluble GdF<sub>3</sub> and GdF<sub>3</sub>/LaF<sub>3</sub> NanoparticlesPhysical Characterization and NMR Relaxation Properties
Notice bibliographique
Résumé
Nanoparticles consisting of either a solid core of GdF 3 or an 80/20 mixture of GdF 3 and LaF 3 have been prepared for use as NMR and MRI relaxation agents. To obtain high aqueous solubilities, the particles were coated with either citrate ( cit ) groups (in the case of GdF 3 nanoparticles), giving the nanoparticle a negatively charged surface, or 2-aminoethyl phosphate ( AEP ) groups (in the case of GdF 3 /LaF 3 = 80/20), giving the nanoparticle a positively charged surface at physiological pH. In the presence of the 80/20 GdF 3 /LaF 3: AEP, the paramagnetic contribution to the water spin−lattice relaxation rate was observed to be 7.5 s - 1 at a nanoparticle concentration of 9.0 nM (0.78 mg/mL, 25 °C, 600 MHz 1 H Larmor frequency). Similarly, paramagnetic rates of 10.5 s - 1 were observed for water using the GdF 3: cit nanoparticles at a nanoparticle concentration of 0.55 nM (0.77 mg/mL, 25 °C, 600 MHz 1 H Larmor frequency). Relaxivity measurements confirmed the potential of the particles for applications as contrast agents at MRI imaging field strengths. T 1 and T 2 experiments of the GdF 3: cit revealed mass relaxivities of 7.4 ± 0.2 and 8.4 ± 0.2 s - 1 (mg/mL) - 1, respectively, at 1.5 T, whereas identical measurements at 3.0 T revealed respective relaxivities of 8.8 ± 0.2 and 9.4 ± 0.2 s - 1 (mg/mL) - 1 . The relatively high mass relaxivities exhibited by the nanoparticles may also find uses in NMR studies in which spin−lattice relaxation times are prohibitively long, as in the case of highly deuterated proteins. Direct interaction with the protein can be minimized by the use of surface charges opposite to the net charge of the molecule, whereas the nanoparticles are easily removed by ultracentrifugation.
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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) | 0,001 | 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 ».