Lanthanide-Doped Upconversion Luminescent Nanoparticles—Evolving Role in Bioimaging, Biosensing, and Drug Delivery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Upconverting luminescent nanoparticles (UCNPs) are “new generation fluorophores” with an evolving landscape of applications in diverse industries, especially life sciences and healthcare. The anti-Stokes emission accompanied by long luminescence lifetimes, multiple absorptions, emission bands, and good photostability, enables background-free and multiplexed detection in deep tissues for enhanced imaging contrast. Their properties such as high color purity, high resistance to photobleaching, less photodamage to biological samples, attractive physical and chemical stability, and low toxicity are affected by the chemical composition; nanoparticle crystal structure, size, shape and the route; reagents; and procedure used in their synthesis. A wide range of hosts and lanthanide ion (Ln3+) types have been used to control the luminescent properties of nanosystems. By modification of these properties, the performance of UCNPs can be designed for anticipated end-use applications such as photodynamic therapy (PDT), high-resolution displays, bioimaging, biosensors, and drug delivery. The application landscape of inorganic nanomaterials in biological environments can be expanded by bridging the gap between nanoparticles and biomolecules via surface modifications and appropriate functionalization. This review highlights the synthesis, surface modification, and biomedical applications of UCNPs, such as bioimaging and drug delivery, and presents the scope and future perspective on Ln-doped UCNPs in biomedical applications.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle