Simple, Hackable, Size-Selective, Amine-Functionalized Fe-Oxide Nanoparticles for Biomedical Applications
Notice bibliographique
Résumé
A facile one-pot method for synthesizing amine-functionalized nonspherical Fe 3 O 4 nanoparticles in gram-scale quantities is presented using just a single source of iron (iron(II) chloride) and an amine (triethylamine). The amine not only transforms iron salt to Fe 3 O 4, but also directs the morphology of the nanoparticles along with the temperature of the reaction and functionalizes them, making the synthesis very economical. By modifying the surface further, these nanoparticles promise to offer useful biomedical applications. For example, after biocide coating, the particles are found to be 100% effective in deactivating methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) bacteria in 2 h. Cellular-uptake studies using biocompatible EDTA–Na 3 ( N -(trimethoxysilyl-propyl)ethylenediaminetriacetate, trisodium salt)-coated nanoparticles in human glioblastoma U-251 cells show that the majority of the particles are internalized by the cells in the presence of a small dc-magnetic field, making these particles a potential candidate as drug carriers for magnetic field-targeted delivery and hyperthermia.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».