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Enregistrement W4415385963 · doi:10.1155/ijbm/6630827

Janus Magnetic Polymeric Colloids Gradient Thin Films of Amino Dextran Coated Core–Shell Poly (Styrene/Divinylbenzene/Methacrylic Acid) for Ultrasensitive Magnetic Resonance Imaging

2025· article· en· W4415385963 sur OpenAlexaff
Sundas Khalid, Aqsa Zaheen, Mudassara Saqib, Naveed Ahmed, Abdelhamid Elaı̈ssari, Asad Ullah Khan, Kashif Mairaj Deen, Nauman Naseer, Nasir M. Ahmad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Biomaterials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHigher Education Commission, Pakistan
Mots-clésThin filmJanusColloidDextranMagnetic resonance imagingZeta potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study focuses on developing novel gradient thin films for surface-based magnetic resonance imaging of fluids such as water. Four types of magnetic-polymer colloids were investigated as T2 contrast agents, including Janus magnetic-polystyrene and core-shell magnetic-poly(styrene/divinylbenzene/methacrylic acid) particles. These colloids were coated with amino dextran to enhance their performance. Key factors such as emulsion composition, particle size, and surface properties were systematically examined. Gradient thin films were fabricated on glass slides using a layer-by-layer self-assembled multilayer (LbL-SAMu) technique. The films consisted of positively charged poly(dimethyl diallyl ammonium chloride) and negatively charged magnetic-polymer colloids. The developed colloids and thin films were characterized by their surface wettability, surface morphology, and zeta potential. These films exhibited relatively improved hydrophilicity and T2 contrast. The utilization of such gradient thin films as molecular probes could enhance clinical MRI for in vitro diagnosis. This study indicated that thin-film gradients can offer a facile technique for unique cellular imaging via a lab-on-chip device to enable effective point-of-care molecular diagnostics.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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