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Enregistrement W2743026758 · doi:10.1109/marss.2017.8001902

Indirect MPI-based detection of superparamagnetic nanoparticles transported by computer-controlled magneto-aerotactic bacteria

2017· article· en· W2743026758 sur OpenAlexaff
Kévin Gagné, Charles Tremblay, Yasamin Majedi, Mahmood Mohammadi, Sylvain Martel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCharacterization and Applications of Magnetic Nanoparticles
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperparamagnetismBacteriaBiomagnetismNanoparticleSquidMaterials scienceMagnetic nanoparticlesMagnetic fieldNanotechnologyNuclear magnetic resonancePhysicsMagnetization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

MC-1 strain magneto-aerotactic bacteria recently used in cancer therapy and labeled with superparamagnetic nanoparticles are localized by magnetic particle imaging (MPI) spectrometry. A 8.5 mT drive field oscillating at 150 kHz is generated in a solenoid coil and placed near two receiving coils connected in series in a gradiometric configuration. The magnetic behavior of superparamagnetic particles attached to the MC-1 bacteria using MC-1 antibodies allowed the indirect detection of the MC-1 bacteria. It is moreover validated that the drive field does not break the covalent bond between the MC-1 antibodies coating the superparamagnetic particles and the MC-1 bacteria. The results presented here demonstrate the usability of a MPI device to provide a real-time evaluation of the evolution of cancer treatment using MC-1 bacteria as delivery vectors.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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