Advanced Nanomaterials for Biological Applications
Notice bibliographique
Résumé
Nanomaterials have been widely studied for many years and they have also generated an intense scientific interest due to a wide variety of potential applications in biomedical, optical, and electronic fields.Nanomaterials have drawn attention based on the few properties they exhibit like their surface to mass ratio and the reactivity of their surface.Also, the control of composition, size, shape, and morphology of nanomaterials is an essential cornerstone for the development and application of nanomaterials and nanoscale devices.The selection of material depends on factors such as (i) required size of nanoparticles, (ii) aqueous solubility and stability, (iii) surface characteristics as charge and permeability, or (iv) degree of biodegradability, biocompatibility, and toxicity.This special issue holds 3 reviews and 10 original research articles.Various nanomaterials including gold nanoparticles, TiO 2 , ZnO, magnetic nanomaterials, graphene, heparinbased nanoparticles, and polymer nanocomposites were used to show their potential applications in multimodal imaging contrast agents, cancer detection, drug delivery, cytotoxicity and genotoxicity, biosensing, antibiofilm, protein binding, and tumor destruction via heating (hyperthermia).J. Morán-Martínez and coworkers reported the utilization of coating with TiO 2 nanoparticles for the improvement of the characteristics of NiTi archwires and discussed their effect on histopathological, cytotoxic, and genotoxic properties.They have used male rats in four groups with different treatments, and the amount of TiO 2 nanoparticles was changed gradually.Their results showed that cell viability in lymphocytes treated with TiO 2 NPs did not cause genotoxicity.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,015 |
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 ».