Facile preparation of multifunctionalisable ‘stealth’ upconverting nanoparticles for biomedical applications
Notice bibliographique
Résumé
-based hydrophobic upconverting nanoparticles (UCNPs) were surface-modified with O-phospho-l-threonine (OPLT), alendronic acid, and PEG-phosphate ligands to generate water-dispersible UCNPs. Fourier-transform infrared (FTIR) spectroscopy was used to establish the presence of the ligands on the UCNP surface. These UCNPs exhibit great colloidal stability and a near-neutral surface at physiological pH, as confirmed by dynamic light scattering (DLS) and zeta potential (ζ) measurements, respectively. The particles also display excellent long-term stability, with no major adverse effect on the size of UCNPs when kept at pH 7.4. Upon exposure to human serum, PEG-phosphate- and alendronate-coated UCNPs showed no formation of biomolecular corona, as confirmed by SDS-PAGE analysis. The photophysical properties of water-dispersible UCNPs were investigated using steady-state as well as time-resolved luminescence spectroscopy, under excitation at ca. 800 nm. The results clearly show that the UCNPs demonstrate bright upconversion (UC) luminescence. Furthermore, the presence of reactive groups on the NPs, such as free amine groups in alendronate-coated UCNPs, enables further functionalisation of UCNPs with, for example, small molecules, peptides, proteins, and antibodies. Overall these protein corona resistant UCNPs show great biocompatibility and are worthy of further investigation as potential new biomaging probes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».