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Enregistrement W2271765889 · doi:10.1039/c6cc00099a

Direct water-phase synthesis of lead sulfide quantum dots encapsulated by β-lactoglobulin for in vivo second near infrared window imaging with reduced toxicity

2016· article· en· W2271765889 sur OpenAlexaff
Jun Chen, Yifei Kong, Wei Wang, Hongwei Fang, Yan Wo, Dejian Zhou, Ziying Wu, Yunxia Li, Shiyi Chen

Notice bibliographique

RevueChemical Communications · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBiocompatibilityLead sulfideQuantum yieldFluorescenceQuantum dotNear-infrared spectroscopyMaterials scienceTwo-photon excitation microscopyFluorescence-lifetime imaging microscopyPreclinical imagingNanotechnologyIn vivoPhotochemistryChemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compared to conventional fluorescence imaging in the visible (400-700 nm) and NIR-I regions (700-900 nm), optical fluorescence imaging in the second near infrared window (NIR-II, 1000-1400 nm) offers reduced photon scattering, deeper tissue penetration and lower auto-fluorescence. Despite excellent imaging capabilities, current NIR-II probes have not yet reached their full potential due to weak quantum yield, low water solubility and suboptimal biocompatibility. To address these problems, we report herein a new NIR-II fluorescent PbS quantum dots (QDs) that are fabricated in water using β-lactoglobulin (LG) as a biological template. The LG-PbS QDs exhibit satisfactory dispersibility, relatively high quantum yield and favorable biocompatibility, and therefore are suitable for high-resolution in vivo imaging applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,505

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,244 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations51
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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