Fe-doped asphaltenes carbon dots for tumor magnetic resonance imaging
Notice bibliographique
Résumé
Iron-based contrast agents have recently garnered attention as positive (T1) magnetic resonance imaging (MRI) contrast agents providing an alternative to gadolinium-based contrast agents mired with the nephrogenic systemic fibrosis downsides. Whereas the magnetic cores of iron enable T1 MRI contrast enhancement, the non-magnetic materials (e.g., polymers) usually deployed to stabilize the metal cores affect bulk water diffusion to the iron centers. We present an innovative approach in designing biocompatible complex of asphaltene-derived carbon dots (ACDs) with iron (ACD-Fe), where the ACDs enhanced hydrophilicity improves accessibility of Fe3+ centers to water molecules to achieve effective tumor MRI. The ACD-Fe design strategy involves synthesizing ACDs at a lower temperature (80 °C) with high mass yield, followed by iron doping via easy complexation with FeCl3 at room temperature. The ACD-Fe complex thus serves as tissue-tolerant T1 MRI contrast agent (r1 = 1.33 mM−1s−1) for tumor imaging. This report pioneers the use of asphaltene-derived materials in MRI and tumor imaging, presenting a low-cost, scalable synthesis protocol for the ACD-Fe complex as an effective T1 MRI contrast agent.
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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 ».