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Enregistrement W2106424069 · doi:10.1117/1.2400239

Cell membrane and gold nanoparticles effects on optical immersion experiments with noncancerous and cancerous cells: finite-difference time-domain modeling

2006· article· en· W2106424069 sur OpenAlexafffund
Stoyan Tanev, Valery V. Tuchin, P. Paddon

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNear-Field Optical Microscopy
Établissements canadiensLumerical Solutions (Canada)Carleton University
Organismes subventionnairesWestern Canada Research Grid
Mots-clésFinite-difference time-domain methodCytoplasmColloidal goldNanoparticleMaterials scienceCell membraneNucleusMembraneNanotechnologyBiophysicsImmersion (mathematics)OpticsChemistryPhysicsBiologyCell biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pilot results on the application of the finite-difference time-domain (FDTD) approach for studying the implementation of the optical immersion technique for the visualization of single and multiple gold nanoparticles in biological cells are presented. We focus on two different scenarios considering single biological cells containing (1) cytoplasm, nucleus, and membrane and (2) cytoplasm, nucleus, gold nanoparticles, and membrane. To the best of our knowledge, this is the first time the cell membrane thickness and gold nanoparticle effects on the forward scattered light from biological cells are discussed. The applicability and the potential of the FDTD approach for studying optical immersion technique enhanced bioimaging is demonstrated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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