Lanthanide-Doped Upconversion Nanoparticles: Exploring A Treasure Trove of NIR-Mediated Emerging Applications
Notice bibliographique
Résumé
Lanthanide-doped upconversion nanoparticles (UCNPs) possess the remarkable ability to convert multiple near-infrared (NIR) photons into higher energy ultraviolet-visible (UV-vis) photons, making them a prime candidate for several advanced applications within the realm of nanotechnology. Compared to traditional organic fluorophores and quantum dots (QDs), UCNPs possess narrower emission bands (fwhm of 10-50 nm), large anti-Stokes shifts, low toxicity, high chemical stability, and resistance to photobleaching and blinking. In addition, unlike UV-vis excitation, NIR excitation is nondestructive at lower power intensities and has high tissue penetration depths (up to 2 mm) with low autofluorescence and scattering. Together, these properties make UCNPs exceedingly favored for advanced bioanalytical and theranostic applications, where these systems have been well-explored. UCNPs are also well-suited for bioimaging, optically modulating chemistries, forensic science, and other state-of-the-art research applications. In this review, an up-to-date account of emerging applications in UCNP research, beyond bioanalytical and theranostics, are presented including optogenetics, super-resolution imaging, encoded barcodes, fingerprinting, NIR vision, UCNP-assisted photochemical manipulations, optical tweezers, 3D printing, lasing, NIR-II imaging, UCNP-molecule nanohybrids, and UCNP-based persistent luminescent nanocrystals.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».