Rapid and Green Production of Mo<sub>2</sub>C Nanoparticles with High Photo‐Thermalization via Single‐Step Femtosecond‐Laser Irradiation
Notice bibliographique
Résumé
Photothermal cancer therapy demands nanomaterials with specific traits, including selective absorption of biotransparent near‐infrared (NIR) light, efficient light‐to‐heat conversion, biocompatibility, dispersibility, and prolonged temporal stability. These desirable properties are achieved by synthesizing Mo 2 C nanoparticles via an environmentally friendly femtosecond‐laser ablation method. Mo 2 C flakes are dispersed in water and treated with different laser powers for different durations. This process produces Mo 2 C nanoparticles in a single step in 10 min with water as the only additional material, forming stable colloidal solutions with no contaminants or hazardous waste. Structural and compositional characterization indicates laser‐induced amorphization of the nanoparticles, including gradual oxidation that enhances NIR light absorption. Notably, the Mo 2 C nanoparticle solution prepared using a 1.6‐W laser power in 10 min demonstrates photothermal conversion efficiencies exceeding 45% and 50% and temperature increases of 21 and 22 °C when illuminated with biotransparent 800 and 1064 nm NIR light, respectively. Furthermore, the solution exhibits exceptionally stable photothermal behavior over 6 months. These Mo 2 C nanoparticles, prepared by a rapid and clean laser manufacturing method, hold great promise for advancing photothermal therapy to combat cancer noninvasively.
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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 ».