Magnetic force microscopy
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic force microscopy (MFM) is an atomic force microscopy (AFM) based technique in which an AFM tip with a magnetic coating is used to probe local magnetic fields with the typical AFM spatial resolution, thus allowing one to acquire images reflecting the local magnetic properties of the samples at the nanoscale. Being a well established tool for the characterization of magnetic recording media, superconductors and magnetic nanomaterials, MFM is finding constantly increasing application in the study of magnetic properties of materials and systems of biological and biomedical interest. After reviewing these latter applications, three case studies are presented in which MFM is used to characterize: (i) magnetoferritin synthesized using apoferritin as molecular reactor; (ii) magnetic nanoparticles loaded niosomes to be used as nanocarriers for drug delivery; (iii) leukemic cells labeled using folic acid-coated core-shell superparamagnetic nanoparticles in order to exploit the presence of folate receptors on the cell membrane surface. In these examples, MFM data are quantitatively analyzed evidencing the limits of the simple analytical models currently used. Provided that suitable models are used to simulate the MFM response, MFM can be used to evaluate the magnetic momentum of the core of magnetoferritin, the iron entrapment efficiency in single vesicles, or the uptake of magnetic nanoparticles into cells.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,037 | 0,015 |
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 ».