Promoting Role of MXene Nanosheets in Biomedical Sciences: Therapeutic and Biosensing Innovations
Notice bibliographique
Résumé
MXene nanosheets have emerged as biocompatible transition metal structures, which illustrate desirable performance for various applications due to their unique structural, physicochemical, and compositional features. MXenes are currently expanding their usage territory from mechanical, optical, chemical, and electronic fields toward biomedical areas. This is mainly originated from their large surface area and strong absorbance in near-infrared region, which in combination with their facile surface functionalization with various polymers or nanoparticles, make them promising nanoplatforms for drug delivery, cancer therapy, precise biosensing and bioimaging. The facile surface modification of the MXenes can mediate the better in vivo performance of them through reduced toxicity, enhanced colloidal stability, and extended circulation within the body. Herein, the synthesis and state-of-the-art progresses of MXene nanosheets designed for biomedical applications, including structural- and dose-dependent antimicrobial activity, photothermal therapy, drug delivery, and implants are emphasized. Furthermore, biosensing applications are highlighted and a comprehensive discussion on photoacoustic imaging, magnetic resonance imaging, computed tomography imaging, and optical imaging of MXenes is presented. The challenges and future opportunities of applying MXene nanomaterials in the area of biomedicine are also discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».