Folate functionalized silicon nanowires with highly enhanced adhesion to cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we implemented a functionalization process on the surface of silicon nanowires (SiNWs) which were fabricated by chemical vapour deposition (CVD) method in a low‐pressure CVD (LPCVD) chamber. Surface functionalization was carried out in three stages: hydroxylation of the surface with piranha solution, silanization with a solution of 3‐Aminopropyl triethoxysilane (APTES) in n‐hexane, and finally functionalization with folic acid as a detection agent. Optical spectroscopy and electron microscopy techniques were used to experimentally characterize materials. Surface functionalization was evaluated using Attenuated Total Reflectance Fourier‐Transform Infrared spectroscopy (FTIR‐ATR), Field Emission Scanning Electron Miscoscopy (FESEM), and Transmission Electron Microscopy (TEM). Cell adhesion to functionalized and non‐functionalized silicon nanowires was compared; a cell assay analysis on lung metastatic cells was conducted. Lung cancer metastatic QUDB cells were seeded on a SiNWs surface in RPMI1640 complete medium. To evaluate the adhesion of cancer cells to these surfaces FESEM imaging was used. The number of cancer cells trapped on the folic acid functionalized SiNWs was found to be approximately 3 times higher than that of the non‐functionalized ones.
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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 ».