Exploring Passive Clearing for 3D Optical Imaging of Nanoparticles in Intact Tissues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The three-dimensional (3D) optical imaging of nanoparticle distribution within cells and tissues can provide insights into barriers to nanoparticle transport in vivo. However, this approach requires the preparation of optically transparent samples using harsh chemical and physical methods, which can lead to a significant loss of nanoparticles and decreased sensitivity of subsequent analyses. Here, we investigate the influence of electrophoresis and clearing time on nanoparticle retention within intact tissues and the impact of these factors on the final 3D image quality. Our findings reveal that longer clearing times lead to a loss of nanoparticles but improved transparency of tissues. We discovered that passive clearing improved nanoparticle retention 2-fold compared to results from electrophoretic clearing. Using the passive clearing approach, we were able to observe a small population of nanoparticles undergoing hepatobiliary clearance, which could not be observed in liver tissues that were prepared by electrophoretic clearing. This strategy enables researchers to visualize the interface between nanomaterials and their surrounding biological environment with high sensitivity, which enables quantitative and unbiased analysis for guiding the next generation of nanomedicine designs.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle