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Enregistrement W2044932915 · doi:10.1109/jsen.2014.2365412

MOS Testbed for the Characterization of Targeted Alpha Therapy Pharmaceuticals

2014· article· en· W2044932915 sur OpenAlexafffund
Ryan Griffin, Erin M. McConnell, Maria C. DeRosa, N. G. Tarr

Notice bibliographique

RevueIEEE Sensors Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueRadiation Detection and Scintillator Technologies
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChelationDOTACharacterization (materials science)NanotechnologyAlpha particleMaterials scienceAlpha (finance)ChemistryRadiochemistryCombinatorial chemistryNuclear chemistryMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A metal-oxide-semiconductor (MOS) sensor has been designed, fabricated, and tested for use in the characterization of targeted alpha therapy pharmaceuticals. The sensor consists of a 16 × 16 array of 100-μm square alpha particle sensitive cells and has been fabricated in house using a simple MOS process. A subset of those cells is functionalized for the attachment of chelators under investigation for new pharmaceuticals. To demonstrate the utility of this sensor as a characterization platform, cells functionalized with 1,4,7, 10-tetraazacyclododecane-1,4,7,10-tetraacetic acid (DOTA)-DNA conjugates were used to chelate americium-241 from solution, and the alpha particle emissions over the surface of the integrated circuit (IC) measured. The IC was able to quantitatively determine the amount of alpha emitter present over each cell, allowing the chelator and chelating chemistry to be assessed. Without any optimization of the chelation chemistry, a 21% increase of emissions was detected on cells functionalized with DOTA.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,221

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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