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Enregistrement W4410788110 · doi:10.1002/adom.202403409

Polymer Dots Exhibiting Multi‐Resonant Thermally Activated Delayed Fluorescence for Cellular Imaging

2025· article· en· W4410788110 sur OpenAlexafffund
Peiqi Hu, William L. Primrose, Zachary M. Hudson

Notice bibliographique

RevueAdvanced Optical Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBritish Columbia Knowledge Development FundNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaKillam TrustsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMaterials scienceFluorescencePolymerFluorescence-lifetime imaging microscopyNanotechnologyOptoelectronicsBiophysicsComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Materials exhibiting multiple resonance thermally activated delayed fluorescence (MR‐TADF) have attracted attention in organic electronics because of their high photoluminescence quantum yield and narrowband emission. While these superior properties are also desirable for probes for biological imaging, MR‐TADF emitters have yet to be broadly exploited in this field. Here, the MR‐TADF emitter QAO is incorporated into polymer nanoparticles to construct biological imaging probes with narrowband emission and delayed fluorescence. A monomer QAO‐NB is first designed by incorporating a norbornene polymerization handle onto the QAO core, which is then incorporated into a polymer backbone by ring‐opening metathesis polymerization to afford water‐dispersible fluorescent polymer dots, or Pdots. Photophysical characterization confirmed that narrowband emission is preserved in both the polymers and Pdots (λ max = 467–478 nm, FWHM ≤ 50 nm), with a delayed fluorescence lifetime of 455 µs in the Pdots. Multichannel fluorescence imaging studies using comparisons against donor‐acceptor TADF materials underscore the potential of MR‐TADF for the development of narrowband emissive bioimaging probes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,256 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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