Multimodal Microscopy Distinguishes Extracellular Aggregation and Cellular Uptake of Single‐Walled Carbon Nanohorns
Notice bibliographique
Résumé
The low toxicity, high surface area, and ease of functionalisation of carbon nanohorns (CNH) makes them attractive systems for cellular imaging, diagnostics and therapeutics. However, challenges remain for the biomedical translation of these and other nanomaterials. A significant task is tuning the surface chemistry to achieve optimal cellular interactions. Herein, we combine real-time fluorescent imaging of nanoparticle cellular uptake and real-time differential interference contrast (DIC) imaging of extracellular media to monitor a) nanoparticle/nanoparticle and b) nanoparticle/cell interactions for CNHs covalently modified with an OFF/ON near-IR dye, the fluorescence of which is switched OFF in extracellular environments and triggered upon cellular internalisation. CHN samples modified with different loadings of the hydrophobic dye are taken as a simple model of drug-loaded nanoparticle systems. The punctate fluorescence suggests the CNHs are delivered to lysosomes and other vesicles of the endocytic pathway. DIC imaging highlights the competition that exists for many particle types, between extracellular aggregation and cellular internalization, the efficiency of which would be dependent upon the amount of fluorophore loading. The results of this study illustrate how complementary real-time imaging methods together with physicochemical characterisation can be used to address the challenges involved in optimising nanoparticle/cell interactions for biomedical applications.
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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) | 0,000 | 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 ».