Low-Temperature Approach to Highly Emissive Copper Indium Sulfide Colloidal Nanocrystals and Their Bioimaging Applications
Notice bibliographique
Résumé
We report our newly developed low-temperature synthesis of colloidal photoluminescent (PL) CuInS2 nanocrystals (NCs) and their in vitro and in vivo imaging applications. With diphenylphosphine sulphide (SDPP) as a S precursor made from elemental S and diphenylphosphine, this is a noninjection based approach in 1-dodecanethiol (DDT) with excellent synthetic reproducibility and large-scale capability. For a typical synthesis with copper iodide (CuI) as a Cu source and indium acetate (In(OAc)3) as an In source, the growth temperature was as low as 160 °C and the feed molar ratios were 1Cu-to-1In-to-4S. Amazingly, the resulting CuInS2 NCs in toluene exhibit quantum yield (QY) of ~23% with photoemission peaking at ~760 nm and full width at half maximum (FWHM) of ~140 nm. With a mean size of ~3.4 nm (measured from the vertices to the bases of the pyramids), they are pyramidal in shape with a crystal structure of tetragonal chalcopyrite. In situ (31)P NMR (monitored from 30 °C to 100 °C) and in situ absorption at 80 °C suggested that the Cu precursor should be less reactive toward SDPP than the In precursor. For our in vitro and in vivo imaging applications, CuInS2/ZnS core-shell QDs were synthesized; afterwards, dihydrolipoic acid (DHLA) or 11-mercaptoundecanoic acid (MUA) were used for ligand exchange and then bio-conjugation was performed. Two single-domain antibodies (sdAbs) were used. One was 2A3 for in vitro imaging of BxPC3 pancreatic cancer cells. The other was EG2 for in vivo imaging of a Glioblastoma U87MG brain tumour model. The bioimaging data illustrate that the CuInS2 NCs from our SDPP-based low-temperature noninjection approach are good quality.
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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) | 0,001 | 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 ».