Engineering functionalized multiphased silicon/silicon oxide nanobiomaterials to passivate the aggressive proliferation of cancer
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the use of nano silicon in cancer therapy is limited as drug delivery vehicles and markers in imaging, not as manipulative/controlling agents. This is due to limited properties that native states of nano silicon and silicon oxides offers. We introduce nano-functionalized multi-phased silicon/ silicon oxide biomaterials synthesized via ultrashort pulsed laser synthesis, with tunable properties that possess inherent cancer controlling properties that can passivate the progression of cancer. This nanostructured biomaterial is composed of individual functionalized nanoparticles made of a homogenous hybrid of multiple phases of silicon and silicon oxide in increasing concentration outwards from the core. The chemical properties of the proposed nanostructure such as number of phases, composition of phases and crystal orientation of each functionalized nanoparticle in the three dimensional nanostructure is defined based on precisely tuned ultrashort pulsed laser-material interaction mechanisms. The amorphous rich phased biomaterial shows a 30 fold (95%) reduction in number of cancer cells compared to bulk silicon in 48hours. Further, the size of the cancer cells reduces by 76% from 24 to 48hours. This method exposes untapped properties of combination of multiple phases of silicon oxides and its applications in cancer therapy
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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) | 0,001 | 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 ».