Additional file 1 of Highly thermal stable RNase A@PbS/ZnS quantum dots as NIR-IIb image contrast for visualizing temporal changes of microvasculature remodeling in flap
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Fig. S1. Characterization of NIR-IIb–emitting RNase A@PbS/ZnS QDs. (A) Absorption spectrum of RNase A@PbS/ZnS QDs. (B) Energy-dispersive X-ray of RNase A@PbS/ZnS QDs. (C) Selected area electron diffraction pattern of RNase A@PbS/ZnS QDs. (D) TEM images of RNase A@PbS/ZnS QDs. (E) Size-distribution of RNase A@PbS/ZnS QDs. Fig. S2. The effects of different concentrations of RNase A@PbS/ZnS QDs on MSCs viability. (a). Live/dead cell staining for MSCs (green fluorescence-live cells, red fluorescence-dead cells). Scale bars represent 50 μm. (b). Quantification analysis of MSCs viability. Fig. S3. DM the diameter of epigastric artery (A) and femoral artery (B); the blue arrows indicate the femoral artery, and the yellow arrows indicate the epigastric artery. Fig. S4. In vivo pharmacokinetics and biodistribution of RNase A@PbS/ZnS QDs in normal mice. (A) Body weight of RNase A@PbS/ZnS QDs treated mice over a period time of 21 d. (B) Time course of Pb2+ concentration in the blood of RNase A@PbS/ZnS QDs treated mice over 21 h. (C) Time course of Pb2+ concentration in the feces of RNase A@PbS/ZnS QDs treated mice. (D) Biodistribution of Pb2+ in organs. Fig. S5. In vivo biodistribution of RNase A@PbS/ZnS QDs in flap perfusion animal model mice (A) Bright field and NIR-IIb fluorescence images of various organs collected from the mice at 21 days after postinjection. (B) Quantitative analysis NIR-IIb signal intensity of various organs. Fig. S6. Representative photomicrographs of hematoxylin and eosin staining on the major organs of the mice after injection of RNase A@PbS/ZnS QDs.
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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 | 0,002 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,880 | 0,130 |
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 ».