<p>DTPAA-Gd Functionalized Ultrasmall Au<sub>15</sub>NCs Nanohybrids for Multimodal Imaging</p>
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Multimodal imaging agent has the potential to overcome the shortage and incorporate the advantages of different imaging tools for extremely sensitive diagnosis. To achieve multimodal imaging, combining multiple contrast agents into a special nanostructure has become a main strategy; However, the combination of all of these functions into one nanoplatform usually requires a complicated synthetic procedure that results in heterogeneous nanostructure. Methods: In this study, we develop ultrasmall gold nanoclusters with 15 gold atoms (Au 15 NCs) functionalized with diethylenetriamine-pentaacetic acid dianhydride (DTPAA-Gd) as an optimized multimodal imaging agent to enhance imaging ability. Results: The Au 15 NCs-DTPAA-Gd nanohybrids possess the ultra-small size and are capable of enhancing the contrast in near-infrared fluorescence (NIRF), magnetic resonance (MR) and X-ray computed tomography (CT) imaging. Meanwhile, the integrated DTPAA-Gd component not only endow the nanohybrids to produce higher T 1 relaxivity (r 1 = 21.4 mM − 1 s − 1 ) than Omnipaque (r 1 = 3.973 mM − 1 s − 1 ) but also further enhance X-ray attenuation property of Au 15 NCs. Importantly, the fluorescence intensity of Au 15 NCs-DTPAA-Gd did not decrease compared with Au 15 NCs. Ultimately, in vivo imaging experiments have demonstrated that Au 15 NCs-DTPAA-Gd nanohybrids can be quickly eliminated from the body through the urinary system and has great potential for anatomical imaging. Conclusion: These data manifest Au 15 NCs-DTPAA-Gd present great potential as a multimodal contrast agent for disease diagnosis, especially for early accurate detection of tumors. Keywords: multimodal imaging, ultrasmall gold nanoclusters, magnetic resonance imaging, near-infrared fluorescence, X-ray computed tomography
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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) | 0,001 | 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 ».