Optimisation of Dyes@SWCNT Raman Nanoprobes
Notice bibliographique
Résumé
Single-Walled Carbon Nanotubes (SCWNTs) have attracted a lot of attention in biomedical fields. Their easily functionalised surface and ability to encapsulate different materials make them interesting not only for imaging, but also for other applications, such as drug delivery and cell targeting. This work concerns specifically the use of SWCNTs to fabricate Raman nanoprobes for bio-imaging. These nanoprobes are composed of dyes encapsulated inside the SWCNTs and the nanotubes are grafted with anti-bodies functionalized on the outer surface. First, we aim to optimize the encapsulation process so that the dye/SWCNTs nanohybrid gives a strong, uniform and reproductible signal that is easily detectable by Raman imaging. This is done by varying the parameters of the liquid-phase encapsulation process and crosschecking the results by Raman imaging. We also work to optimize the stability of the nanohybrid in biological media. This parameter is important to determine the best conditions for antibody attachment and cell/tissue interactions. Using different biological buffers, we study the dispersion of the assemblies with Dynamic Light Scattering (DLS) and their stability with Electrophoretic Light Scattering (ELS). The results of the analysis on the nanohybrids show an average hydrodynamic radius of 160 nm and a Zeta potential at -45 mV in aqueous media, proving that the stability of the short nanohybrids in water is favourable to the development of nanoprobes.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».