Controlling Growth of Ultrasmall Sub-10 nm Fluorescent Mesoporous Silica Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Mesoporous silica nanoparticles (MSNs) have recently attracted a lot of interest for future nanotheranostic applications because of their large surface-area and high biocompatibility. However, studies to date of MSNs are confined to >10 nm particle sizes which may result in unfavorable biodistribution characteristics for in vivo experiments and hence limit their clinical applications. Here we provide a full account of a synthesis approach to ultrasmall sub-10 nm mesoporous silica nanoparticles with narrow size distributions and homogeneous porous particle morphology. Key features enabling this structure control are (i) fast hydrolysis, (ii) slow condensation, and (iii) capping of particle growth by addition of a PEG-silane at different time-points of the synthesis. Variation of synthesis conditions including monomer/catalyst concentrations, temperature, and time-point of PEG-silane addition leads to synthesis condition-particle structure correlations as mapped out by a combination of results from data analysis of dynamic light scattering (DLS) and transmission electron microscopy (TEM) measurements. Results establish precise control over average particle diameter from 6 to 15 nm with increments below 1 nm. Solid state nuclear magnetic resonance (NMR) measurements, zeta-potential measurements, and thermogravimetric analysis (TGA) were conducted to reveal details of the particle surface structure. Long-term particle stability tests in deionized (DI) water and phosphate buffered saline (PBS) 1X buffer solution were performed using DLS demonstrating that the PEGylated particles are stable in physiological environments for months. Fluorescent single pore silica nanoparticles (mC dots) encapsulating blue (DEAC) and green (TMR) dyes were synthesized and characterized by a combination of DLS, TEM, static optical spectroscopy, and fluorescence correlation spectroscopy (FCS) establishing probes for multicolor fluorescence imaging applications. The ultraprecise particle size control demonstrated here in particular for sizes around and below 10 nm may render these particles an interesting subject for further fundamental studies of porous silica particle formation mechanisms as well as for sensing, drug delivery, and theranostic applications.
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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) | 0,000 | 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 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 ».