Optical Properties of Dyes Confined into Carbon and Boron Nitride Nanotubes for Multimodal Bio-Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Nanotubes attracted a lot of interest as 1D nano-porous materials for the encapsulation and aggregation control of organic dyes molecules. Indeed, the 1D confinement drives the stacking of the molecules inside and enables original aggregation effects on their optical properties (1,2). When encapsulated inside carbon nanotube, organics dyes such as 6T, exhibits for example a strong and specific Raman scattering but their luminescence is efficiently quenched by the nanotube (3). Here we show that the same dyes, when encapsulated inside boron nitride nanotubes (6T@BNNT) exhibits strong luminescence (4). Photoluminescence imaging experiments on individualized 6T@BNNT show that the encapsulation also circumvent the photobleaching issue over days under continuous photo-excitation. Finally we show that these hybrid materials, with specific luminescence and/or Raman fingerprints, can act as robust nanoprobes with reduced toxicity in living system such as Daphnia Pulex, for multimodal imaging from the visible to the near infrared range. (4) (1) E. Gaufrès et al Nature Photon. (2014) (2) S. Cambré et al Nature Nano (2015) (3) E. Gaufrès et al ACS Nano (2016) (4) E. Gaufrès et al (submitted)
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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 ».