Fabrication, Visualization and Analysis of Fluorescein Sodium Encapsulated PLGA@CS Nanoparticles as Model for Photothermomechanical Drug Delivery Using Pulsed 532 nm Laser
Notice bibliographique
Résumé
PLGA/CS nanoparticles containing fluorescein sodium as drug model were synthesized and characterized to investigate the feasibility of laser-induced drug delivery using pulse 532 nm. The main objective was to investigate the photothermally-induced mechanical force for transporting the nanoparticles. An argon laser was used to excite the fluorescence of the samples after irradiation. The preliminary results indicated that the drug nanoparticles encapsulated trapped by the cavitation bubbles can be transported by photothermomechanical effect. Different regions of interactions are defined and while in our case, the thermoelastic does not apply due to higher fluences, vaporization and laser-induced thermal breakdown (LITB) including the plasma formation and shock waves played an important and major role. Threshold fluences of 2.8, 18 and 102 Jcm-2 corresponding to 0.28, 1.8 and 10 GWcm-2 and 3.8, 30, and 171 MPa are determined for ablation, vaporization and LITB mechanisms respectively. The secondary microbubbles due to explosion of the primary transient cavitation bubbles played a key role in delivery process. Despite the dominant argon laser brightness, the laser-induced fluorescence spectroscopy (LIFS) demonstrated the fluorescence emission of the cavitation bubbles carrying due to the drug nanoparticles entrapped within the biogelatin after exposure to laser radiation, the irradiation, which confirms the possibility of transport of drug nanoparticles by laser cavitation. Finally, it is suggested that the nature of such photothermal and photo non-thermal mechanical effects is governed and influenced by determining and criticizing in terms of the type of nanomaterial as well as their synthesis process engineering and fabrication as they can be made case sensitive by selecting different types of materials for a specific application.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».