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Enregistrement W2781674063 · doi:10.1142/s108842461730004x

Steroid-photosensitizer conjugates: Syntheses and applications

2017· article· en· W2781674063 sur OpenAlexaff
Samira Osati, Hesham Ali, Brigitte Guérin, Johan E. van Lier

Notice bibliographique

RevueJournal of Porphyrins and Phthalocyanines · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePorphyrin and Phthalocyanine Chemistry
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChemistryPhotosensitizerTetrapyrroleCovalent bondConjugatePhotodynamic therapyCombinatorial chemistryPhotochemistryFluorescenceNanotechnologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review focuses on progress in the development of different approaches to the design of steroid ([Formula: see text] estrogens, androgens, cholesterol) conjugates with coordination assemblies of metalloporphyrins, phthalocyanines and related complexes. Porphyrins and phthalocyanines have received considerable attention due to their novel composition, intriguing spectroscopic, photophysical, and redox properties, and potential application in light-harvesting and optoelectronic devices. With the development of more efficient imaging and therapeutic applications, these bio-conjugates are evaluated as multimodality agents (PET, fluorescence imaging) to monitor the mechanism of action of biologically active components in living systems and as agents for molecular recognition, oxygen atom transfer and catalysis. The tetrapyrrole components, which can be coupled via covalent and various non-covalent linkages, may exhibit strong interactions through efficient photo-induced electron and/or energy transfer processes.

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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,647

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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