Effects of polydopamine-passivation on the optical properties of carbon dots and its potential use <i>in vivo</i>
Notice bibliographique
Résumé
Passivation of carbon dots via heteroatom doping has been shown to enhance their optical properties and tune their fluorescence signature. Additionally, the incorporation of polymeric precursors in carbon dot synthesis has gained considerable interest with benefits to biological applications namely bioimaging, drug delivery and sensing, among others. In order to combine the desirable attributes of both, fluorescence enhancement and increased biocompatibility, polymers composed of high aromaticity and nitrogen content can be used as efficient carbon dot passivating agents. Here, the synthesis of fluorescent polymer-passivated carbon dots was developed through a microwave-assisted pyrolysis reaction of galactose, citric acid and polydopamine. Passivation of the dots with polydopamine induces a 90 nm red-shift in the fluorescence maxima from 420 to 510 nm. Moreover, passivation results in excitation-independent fluorescence and a 3.5-fold increase in fluorescence quantum yield, which increases from 1.3 to 4.6%. The application of the carbon dots as imaging probes was investigated in in vitro and in vivo model systems. Cytotoxicity studies in J774 and CHO-K1 cell lines revealed reduced cell toxicity for the polydopamine-passivated carbon dots in comparison to their unpassivated counterpart. In BALB/c mice, biodistribution studies demonstrated that regardless of surface passivation, the dots predominantly remained in the circulatory system 90 minutes post inoculation suggesting their potential use for cardiovascular therapies.
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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) | 0,000 | 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 ».