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Enregistrement W3007583018 · doi:10.1039/d0na00049c

Optical writing and single molecule reading of photoactivatable and silver nanoparticle-enhanced fluorescence

2020· article· en· W3007583018 sur OpenAlexafffund
Nicholas P. Dogantzis, Gregory K. Hodgson, Stefania Impellizzeri

Notice bibliographique

RevueNanoscale Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePhotochromic and Fluorescence Chemistry
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityToronto Public Health
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRyerson University
Mots-clésBODIPYFluorophoreFluorescenceChemistryNanoparticlePhotochemistryMoleculeNanotechnologySilver nanoparticleMaterials scienceOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

-toluenesulfonic, triflic or hydrobromic acid, any of which facilitate optical 'writing' by promoting the formation of a fluorescent species. Metal-enhanced fluorescence (MEF) by AgNP was achieved through rational design of the nano-molecular system in accordance with the principles of radiative decay engineering. In addition to increasing signal to noise, AgNP permitted shorter reaction times and low irradiance - all of which have important implications for applications of fluorescence activation in portable fluorescence patterning, bioimaging and super-resolution microscopy. Single molecule fluorescence microscopy provided unique insights into the MEF mechanism which were hidden by ensemble-averaged measurements, demonstrating that single molecule 'reading' is a valuable tool for characterizing particle-molecule interactions such as those responsible for the relative contributions of increased excitation and plasmophoric emission toward overall MEF. This work represents a step forward in the contemporary design of synergistic nano-molecular systems, and showcases the advantage of fusion between classic spectroscopic techniques and single molecule methods in terms of improved quantitative understanding of fluorophore-nanoparticle interactions, and how these interactions can be exploited to the fullest extent possible.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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