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Enregistrement W3011479031 · doi:10.1088/2053-1591/ab8160

Synthesis of praseodymium-and molybdenum- sulfide nanoparticles for dye-photodegradation and near-infrared deep-tissue imaging

2020· article· en· W3011479031 sur OpenAlexaff
Ye Wu, Pengfei Ou, Jun Song, Ling Zhang, Yingcheng Lin, Pengfei Song

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueQuantum Dots Synthesis And Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhotodegradationRhodamine BRhodamineNanoparticlePhotochemistryChemistryMaterials scienceFluorescenceFluorescence spectroscopyQuenching (fluorescence)Sodium sulfideNuclear chemistryPhotocatalysisInorganic chemistryNanotechnologyOrganic chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Development of nanoparticles with multi-functionalities is of great importance. In this study, praseodymium sulfide (Pr 2 S 3 ) and molybdenum sulfide (MoS 2 ) nanoparticles were synthesized. The structural, morphological and optical properties of the as-obtained products were investigated by XRD, XPS, TEM, UV–vis-NIR spectroscopy, and photoluminescence spectroscopy. Pr 2 S 3 is found to be used in selective photodegradation of fluorescein sodium salt. MoS 2 can be utilized for selective photodegradation of rhodamine B. In the mixture of rhodamine B, fluorescein sodium salt and rhodamine 6 G, most of rhodamine B and part of fluorescein sodium salt are optically degraded by Pr 2 S 3 . In the mixture of rhodamine B, fluorescein sodium salt and rhodamine 6 G, part of fluorescein sodium salt and most of rhodamine B is degraded by MoS 2 . Moreover, they emit near-infrared fluorescence (800–1100 nm) when excited by the 785 nm light. Deep tissues imaging with high-contrast is shown, utilizing a nanoparticle-filled centrifuge tube covered with animal tissues (pig Bacon meat). Maximum imaging depth below the tissue surface of 1 cm is achieved. Our work provides a rapid yet efficient procedure to make nanoparticles for dual-application-potential in dye-photodegradation and near-infrared deep tissue imaging.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,001

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)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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