In Vivo Resolution of Multiexponential Decays of Multiple Near-Infrared Molecular Probes by Fluorescence Lifetime-Gated Whole-Body Time-Resolved Diffuse Optical Imaging
Notice bibliographique
Résumé
The biodistribution of two near-infrared fluorescent agents was assessed in vivo by time-resolved diffuse optical imaging. Bacteriochlorophyll a (BC) and cypate-glysine-arginine-aspartic acid-serine-proline-lysine-OH (Cyp-GRD) were administered separately or combined to mice with subcutaneous xenografts of human breast adenocarcinoma and slow-release estradiol pellets for improved tumor growth. The same excitation (780 nm) and emission (830 nm) wavelengths were used to image the distinct fluorescence lifetime distribution of the fluorescent molecular probes in the mouse cancer model. Fluorescence intensity and lifetime maps were reconstructed after raster-scanning whole-body regions of interest by time-correlated single-photon counting. Each captured temporal point-spread function (TPSF) was deconvolved using both a single and a multiexponental decay model to best determine the measured fluorescence lifetimes. The relative signal from each fluorophore was estimated for any region of interest included in the scanned area. Deconvolution of the individual TPSFs from whole-body fluorescence intensity scans provided corresponding lifetime images for comparing individual component biodistribution. In vivo fluorescence lifetimes were determined to be 0.8 ns (Cyp-GRD) and 2 ns (BC). This study demonstrates that the relative biodistribution of individual fluorophores with similar spectral characteristics can be compartmentalized by using the time-domain fluorescence lifetime gating method.
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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 | 0,001 |
| 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 ».