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Enregistrement W3206448442 · doi:10.3791/62665

Synthesis and Characterization of Multi-Modal Phase-Change Porphyrin Droplets

2021· article· en· W3206448442 sur OpenAlexafffund
Kimoon Yoo, Alexander Dhaliwal, Juan Chen, Paul S. Sheeran, Gang Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPrincess Margaret Cancer Foundation
Mots-clésPorphyrinAbsorbanceFluorescenceMaterials scienceMicrobubblesEchogenicityCharacterization (materials science)NanotechnologyAnalytical Chemistry (journal)Chemical engineeringUltrasoundBiophysicsChemistryPhotochemistryChromatographyOpticsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Phase-change droplets are a class of ultrasound contrast agents that can convert into echogenic microbubbles in situ with the application of sufficient acoustic energy. Droplets are smaller and more stable than their microbubble counterparts. However, traditional ultrasound contrast agents are not trackable beyond acoustic feedback measurements, which makes quantifying contrast agent bio-distribution or accumulation ex vivo difficult. Researchers may have to rely on fluorescent or optically absorbent companion diagnostic particles to infer bio-distribution. The purpose of this protocol is to detail steps for creating multi-modal phase-change porphyrin droplets using a condensation method. Porphyrins are fluorescent molecules with distinct absorbance bands that can be conjugated onto lipids and incorporated into droplets to extend droplet versatility, enabling more robust bio-distribution while retaining acoustic properties. Seven formulations with varying porphyrin-lipid and base lipid contents were made to investigate microbubble and droplet size distributions. Characterizations suited to porphyrin-containing structures are also described in the protocol to demonstrate their analytic versatility in-solution. Sizing showed that the post-condensed mean diameters were 1.72 to 2.38 times smaller than precursor populations. Absorbance characterization showed intact assemblies had a Q-band peak of 700 nm while disrupted samples had an absorbance peak at 671 nm. Fluorescence characterization showed intact 30% porphyrin-lipid assemblies were fluorescently quenched (>97%), with fluorescence recovery achieved upon disruption. Acoustic vaporization showed that porphyrin droplets were non-echogenic at lower pressures and could be converted into echogenic microbubbles with sufficient pressures. These characterizations show the potential for porphyrin droplets to eliminate the need for absorbance or fluorescence-based companion diagnostic strategies to quantify ultrasound contrast agent bio-distribution for delivery or therapeutic applications in vivo or ex vivo.

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 seuil0,003

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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