Fluorescent chitosan-based nanohydrogels and encapsulation of gadolinium MRI contrast agent for magneto-optical imaging
Notice bibliographique
Résumé
In the field of medical imaging, multimodal nanoparticles combining complementary imaging modalities can give rise to new forms of imaging techniques that are able to make diagnosis more precise and confident. In this context, resolution and sensitivity have often to be gathered into a single imaging probe, by combination of MRI and optical imaging for instance. Gadolinium chelate (Gd-CAs) loaded nanohydrogels, obtained from chitosan (CS) and hyaluronic acid (HA) matrix, have shown their efficiency to greatly improve MRI contrast (r1 ≥ 80 mM−1 s−1). In this study, nanohydrogels were made intrinsically fluorescent by chitosan pre-functionalization and a series of fluorescent chitosans were obtained by covalent grafting of rhodamine (Rhod: 6.3µM) or fluorescein (Fluo: 7.3µM) tags. By combining DOSY and fluorescence data, fluorescent chitosans (CS-Rhod and CS-Fluo) with a low degree of substitution were then selected and used to encapsulate high gadolinium loadings to obtain efficient magneto-optical nanohydrogels.
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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 ».