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Enregistrement W2339140407 · doi:10.1002/anie.201600234

Nanotexaphyrin: One‐Pot Synthesis of a Manganese Texaphyrin‐Phospholipid Nanoparticle for Magnetic Resonance Imaging

2016· article· en· W2339140407 sur OpenAlexafffund
Joseph M. Keca, Juan Chen, Marta Overchuk, Nidal Muhanna, Christina M. MacLaughlin, Cheng Jin, Warren D. Foltz, Jonathan C. Irish, Gang Zheng

Notice bibliographique

RevueAngewandte Chemie International Edition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePorphyrin and Phthalocyanine Chemistry
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchTerry Fox Research InstituteProstate Cancer CanadaNational Cancer InstitutePrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésNanoparticleManganeseMaterials scienceNanotechnologyMagnetic resonance imagingMagnetic nanoparticlesCombinatorial chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The discovery and synthesis of novel multifunctional organic building blocks for nanoparticles is challenging. Texaphyrin macrocycles are capable and multifunctional chelators. However, they remain elusive as building blocks for nanoparticles because of the difficulty associated with synthesis of texaphyrin constructs capable of self-assembly. A novel manganese (Mn)-texaphyrin-phospholipid building block is described, along with its one-pot synthesis and self-assembly into a Mn-nanotexaphyrin. This nanoparticle possesses strong resilience to manganese dissociation, structural stability, in vivo bio-safety, and structure-dependent T1 and T2 relaxivities. Magnetic resonance imaging (MRI) contrast enhanced visualization of lymphatic drainage is demonstrated with respect to proximal lymph nodes on the head and neck VX-2 tumors of a rabbit. Synthesis of 17 additional metallo-texaphyrin building blocks suggests that this novel one-pot synthetic procedure for nanotexaphyrins may lead to a wide range of applications in the field of nanomedicines.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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