MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4220842402 · doi:10.1186/s12951-022-01312-0

Highly thermal stable RNase A@PbS/ZnS quantum dots as NIR-IIb image contrast for visualizing temporal changes of microvasculature remodeling in flap

2022· article· en· W4220842402 sur OpenAlexaff
Yimeng Yang, Mo Chen, Peng Wang, Liman Sai, Chen Chen, Pingkang Qian, Shixian Dong, Sijia Feng, Xing Yang, Hao Wang, Amr M. Abdou, Yunxia Li, Shiyi Chen, Yuefeng Hao, Dongling Ma, Shaoqing Feng, Jun Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Nanobiotechnology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanoplatforms for cancer theranostics
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesSanming Project of Medicine in ShenzhenFudan UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaHuashan HospitalShanghai Rising-Star ProgramShanghai Jiao Tong UniversityNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésFluorescenceQuantum dotAutofluorescenceFluorescence-lifetime imaging microscopyThermal stabilityOptical coherence tomographyPreclinical imagingMaterials sciencePhotoluminescenceNear-infrared spectroscopyRNase PBiophysicsChemistryNanotechnologyIn vivoOptoelectronicsOpticsMedicineBiochemistryRNARadiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgeons face great challenges in acquiring high-performance imaging because fluorescence probes with desired thermal stability remains rare. Here, hybrid lead sulfide/zinc sulfide quantum dots (PbS/ZnS QDs) nanostructures emitting in the long-wavelength end of the second near-infrared (NIR-IIb) window were synthesized and conjugated with Ribonuclease-A (RNase A). Such formed RNase A@PbS/ZnS QDs exhibited strong NIR IIb fluorescence and thermal stability, as supported by the photoluminescent emission assessment at different temperatures. This will allow the RNase A@PbS/ZnS QDs to provide stable fluorescence signals for long-time intraoperative imaging navigation, despite often happened, undesirable thermal accumulation in vivo. Compared to NIR-IIa fluorescence imaging, NIR-IIb vascular fluorescence imaging achieved larger penetration depth, higher signal/background ratios and nearly zero endogenous tissue autofluorescence. Moreover, these QDs illustrate the reliability during the real-time and long-time precise assessment of flap perfusion by clearly visualizing microvasculature map. These findings contribute to intraoperative imaging navigation with higher precision and lower risk.

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 seuil0,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NanobiotechnologyMême sujetNanoplatforms for cancer theranosticsTravaux en français237 207