Phytoglycogen Encapsulation of Lanthanide‐Based Nanoparticles as an Optical Imaging Platform with Therapeutic Potential
Notice bibliographique
Résumé
Lanthanide-based upconverting nanoparticles (UCNPs) are largely sought-after for biomedical applications ranging from bioimaging to therapy. A straightforward strategy is proposed here using the naturally sourced polymer phytoglycogen to coencapsulate UCNPs with hydrophobic photosensitizers as an optical imaging platform and light-induced therapeutic agents. The resulting multifunctional sub-micrometer-sized luminescent beads are shown to be cytocompatible as carrier materials, which encourages the assessment of their potential in biomedical applications. The loading of UCNPs of various elemental compositions enables multicolor hyperspectral imaging of the UCNP-loaded beads, endowing these materials with the potential to serve as luminescent tags for multiplexed imaging or simultaneous detection of different moieties under near-infrared (NIR) excitation. Coencapsulation of UCNPs and Rose Bengal opens the door for potential application of these microcarriers for collagen crosslinking. Alternatively, coloading UCNPs with Chlorin e6 enables NIR-light triggered generation of reactive oxygen species. Overall, the developed encapsulation methodology offers a straightforward and noncytotoxic strategy yielding water-dispersible UCNPs while preserving their bright and color-tunable upconversion emission that would allow them to fulfill their potential as multifunctional platforms for biomedical applications.
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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 ».