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Enregistrement W2898257166 · doi:10.1039/c8cs00185e

Excited-state intramolecular proton-transfer (ESIPT) based fluorescence sensors and imaging agents

2018· review· en· W2898257166 sur OpenAlexfundno aff
Adam C. Sedgwick, Luling Wu, Hai‐Hao Han, Steven D. Bull, Xiao‐Peng He, Tony D. James, Jonathan L. Sessler, Ben Zhong Tang, He Tian, Juyoung Yoon

Notice bibliographique

RevueChemical Society Reviews · 2018
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePhotochemistry and Electron Transfer Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilShanghai Rising-Star ProgramShanghai Normal UniversityNational Research Foundation of KoreaNational Natural Science Foundation of ChinaRoyal Society of ChemistryUniversity of BathRoyal SocietyUniversity of QueenslandUniversity of OxfordCardiff UniversityProject 211University of East AngliaUniversity of VictoriaNational Institutes of HealthMinistry of Science, ICT and Future PlanningUniversity of BirminghamNational Research FoundationChina Scholarship CouncilInnovation and Technology CommissionWelch Foundation
Mots-clésIntramolecular forceFluorescenceExcited stateProtonChemistryFluorescence-lifetime imaging microscopyAggregation-induced emissionPhotochemistryBiophysicsNanotechnologyMaterials scienceStereochemistryPhysicsOpticsBiologyAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this review we will explore recent advances in the design and application of excited-state intramolecular proton-transfer (ESIPT) based fluorescent probes. Fluorescence based sensors and imaging agents (probes) are important in biology, physiology, pharmacology, and environmental science for the selective detection of biologically and/or environmentally important species. The development of ESIPT-based fluorescence probes is particularly attractive due to their unique properties, which include a large Stokes shift, environmental sensitivity and potential for ratiometric sensing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1 505
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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