Concurrent Dual Contrast for Cellular Magnetic Resonance Imaging Using Gadolinium Oxide and Iron Oxide Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Rationale and Objectives. Concurrent visualization of differential targets in cellular and molecular imaging is valuable for resolving processes spatially and temporally, as in monitoring different cell subtypes. The purpose of this study was to demonstrate concurrent, dual (positive and negative) contrast visualization on magnetic resonance imaging (MRI) of two colocalized cell populations labeled with Gadolinium "Gd" oxide and iron "Fe" oxide nanoparticles. Materials and Methods. Human aortic endothelial cells (EC) and smooth muscle cells (SMC) were labeled with various concentrations of Gd oxide and Fe oxide, respectively. MRI on single- or mixed-cell samples was performed at 7 tesla. Proper cell phenotype expressions, cell uptake of contrast agents, and the effect of labeling on cell viability and proliferation were also determined. Results. Both contrast agents were efficiently taken up by cells, with viability and proliferation largely unaffected. On MRI, the positive contrast associated with Gd oxide-labeled EC and negative contrast associated with Fe oxide-labeled SMC discriminated the presence of each cell type, whether it existed alone or colocalized in a mixed-cell sample. Conclusion. It is feasible to use Gd oxide and Fe oxide for dual contrast and concurrent discrimination of two colocalized cell populations on MRI at 7 tesla.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».