Impact of calcination temperature on the spin–spin relaxation time (<i>T</i><sub>2</sub>) of MgFe<sub>2</sub>O<sub>4</sub> nanoparticles (in vitro)
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
MgFe 2 O 4 nanoparticles were prepared by the sol–gel method at calcination temperatures of 300 and 500 °C. Then, the effect of calcination temperature on their structural, magnetic, and cytotoxic properties was investigated. In this regard, X-ray diffraction (XRD), field emission scanning electron microscopy (FESEM), and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) techniques were used to study structural features, vibrating sample magnetometry (VSM) and electron paramagnetic resonance spectroscopy (EPR) methods were used to evaluate the magnetic properties, and the 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenyltetrazolium bromide (MTT) test was used to evaluate the cytotoxicity. XRD and FESEM results showed that the particle size should increase with increasing calcination temperature. FTIR spectra indicated the presence of absorption bands in the range 390–560 cm −1 at both calcination temperatures, which is a common feature of spinel ferrite. Also, the VSM analysis showed that the superparamagnetic property decreases with increasing calcination temperature. Spin–spin relaxation time ( T 2 ) was evaluated as one of the important parameters in increasing the quality of magnetic resonance imaging scans by EPR. EPR results showed that the T 2 increases with increasing calcination temperature. The cytotoxic effects (MTT test) of MgFe 2 O 4 nanoparticles at different concentrations on normal human fibroblast cells (HU-02) showed dose-dependent cell death. This study showed that lowering the calcination temperature can improve the spin–spin contrast ( T 2 ).
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle