Temperature-Induced Energy Transfer in Dye-Conjugated Upconverting Nanoparticles: A New Candidate for Nanothermometry
Notice bibliographique
Résumé
Lanthanide-doped upconverting nanoparticles (UCNPs) are highly promising candidates for bioimaging and for cellular nanothermometry as a novel diagnostic tool. Aiming for the diagnosis of diseases at very early stages in order to optimize therapy and recovery of the patient, it must be taken into account that thermal singularities are often one of the first indicators of a disease. It is therefore our goal to develop a nanothermometer based on UCNPs that is suitable to detect the temperature at a subcellular level in the physiological range. Thus, upconverting NaGdF 4:Er 3+,Yb 3+ nanoparticles that convert near-infrared (NIR) into visible (VIS) light are synthesized by thermal decomposition. Appropriate surface modification with a thermoresponsive polymer pNIPAM (poly( N -isopropylacrylamide)) guarantees dispersibility in aqueous media required for biomedical applications. In a further step, the combination of the obtained UCNPs with an organic dye (FluoProbe532A) provides potential donor-acceptor-pairs allowing for energy transfer processes, whereas the light emitted by the Er 3+ ions (donors) is absorbed by the organic dye (acceptor). It has been demonstrated that the dye-conjugated UCNPs undergo a temperature-dependent energy transfer process inducing a temperature-dependent increase in the thermal sensitivity when compared to unlabeled UCNPs. This result indicates the great potential of the presented nanoprobes for applications in nanothermometry.
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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 | 0,001 | 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 ».