PEGylated MoSe<sub>2</sub> Nanomaterials with Limited Oxidation via Femtosecond Laser Ablation for Photothermal Therapy
Notice bibliographique
Résumé
MoSe 2 nanomaterials are promising photothermal agents for noninvasive cancer treatment. Their surfaces usually need to be functionalized with biocompatible polymers to improve their biocompatibility and colloidal stability and to reduce their cytotoxicity. Herein PEGylated MoSe 2 nanomaterials are produced by femtosecond laser ablation of MoSe 2 powder in aqueous poly(ethylene glycol) (PEG) solutions. Quantum dots are produced by laser ablation for 30 min with a power of 1.5 W, while larger spherical nanoparticles are produced by laser ablation for 10 min with various powers. PEG molecules attach to the nanomaterials through both physical absorption and Mo–O chemical bonds. A higher concentration of PEG in the solution results in more PEG being attached, and increasing the laser ablation power leads to more PEG molecules being attached through chemical bonds. Notably, the attachment of PEG to the nanomaterials through Mo–O bonds can efficiently suppress the oxidation of the MoSe 2 nanomaterials to MoO 3 nanoparticles. Both the MoSe 2 quantum dots and spherical nanoparticles demonstrate high photothermal conversion efficiencies (PTCEs), and the PTCEs of the quantum dots are overall higher than those of the nanoparticles, making them a promising candidate agent for photothermal 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 ».