Applications of Carbon Nanotubes-Based Biomaterials in Biomedical Nanotechnology
Notice bibliographique
Résumé
One of the facets of nanotechnology applications is the immense opportunities they offer for new developments in medicine and health sciences. Carbon nanotubes (CNTs) have particularly attracted attention for designing new monitoring systems for environment and living cells as well as nanosensors. Carbon nanotubes-based biomaterials are also employed as support for active prosthesis or functional matrices in reparation of parts of the human body. These nanostructures are studied as molecular-level building blocks for the complex and miniaturized medical device, and substrate for stimulation of cellular growth. The CNTs are cylindrical shaped with caged molecules which can act as nanoscale containers for molecular species, well required for biomolecular recognition and drug delivery systems. Endowed with very large aspect ratios, an excellent electrical conductivity and inertness along with mechanical robustness, nanotubes found enormous applications in molecular electronics and bioelectronics. The ballistic electrical behaviour of SWNTs conjugated with functionalization promotes a large variety of biosensors for individual molecules. Actuative response of CNTs is considered very promising feature for nanodevices, micro-robots and artificial muscles. An description of CNTs based biomaterials is attempted in this review, in order to point out their enormous potential for biomedical nanotechnology and nanobiotechnology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».