High Relaxivities and Strong Vascular Signal Enhancement for NaGdF<sub>4</sub> Nanoparticles Designed for Dual MR/Optical Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Near-infrared (NIR)-to-NIR upconverting NaY(Gd)F4 :Tm(3+) ,Yb(3+) paramagnetic nanoparticles (NPs) are efficiently detected by NIR imaging techniques. As they contain Gd(3+) ions, they also provide efficient "positive" contrast in magnetic resonance imaging (MRI). Water-dispersible small (≈25 nm, "S-") and ultrasmall (<5 nm diam., "US-") NaY(Gd)F4 :Tm(3+) ,Yb(3+) NPs are synthesized by thermal decomposition and capped with citrate. The surface of citrate-coated US-NPs shows sodium depletion and high Gd elemental ratios, as confirmed by a comparative X-ray photoelectron spectroscopy (XPS)/neutron absorption analysis study. US-NaGd0.745 F4 :Tm0.005 ,Yb0.25 NPs have hydrodynamic diameters close to that measured by TEM, with the lowest relaxometric ratios (r2 /r1 = 1.18) reported for NaGdF4 nanoparticle suspensions (r1 = 3.37 mM(-1) s(-1) at 1.4 T and 37 °C). Strong relaxivity peaks in the range of 20 (0.47 T) - 300 MHz (7.05 T) are revealed in nuclear magnetic resonance dispersion profiles, with high r2 /r1 ratios at increasing field strengths for S-NPs. This indicates the superiority of US-NPs over S-NPs for achieving high positive contrast at clinical MRI field strengths. I.-v. injected citrate-coated US-NPs evidence long blood retention times (>90 min) in mice. Biodistribution studies (48 h, 8 d) show elimination through the reticuloendothelial and urinary systems, similarly to other citrate-capped US-NP systems. In summary, upconverting NaY(Gd)F4 :Tm(3+) ,Yb(3+) nanoparticles have promising luminescent, relaxometric and blood-retention properties for dual MRI/optical imaging.
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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 ».