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
Abstract Surgeons face great challenges in acquiring high-performance imaging because fluorescence probes with desired thermal stability remains rare. Here, hybrid lead sulfide/zinc sulfide quantum dots (PbS/ZnS QDs) nanostructures emitting in the long-wavelength end of the second near-infrared (NIR-IIb) window were synthesized and conjugated with Ribonuclease-A (RNase A). Such formed RNase A@PbS/ZnS QDs exhibited strong NIR IIb fluorescence and thermal stability, as supported by the photoluminescent emission assessment at different temperatures. This will allow the RNase A@PbS/ZnS QDs to provide stable fluorescence signals for long-time intraoperative imaging navigation, despite often happened, undesirable thermal accumulation in vivo. Compared to NIR-IIa fluorescence imaging, NIR-IIb vascular fluorescence imaging achieved larger penetration depth, higher signal/background ratios and nearly zero endogenous tissue autofluorescence. Moreover, these QDs illustrate the reliability during the real-time and long-time precise assessment of flap perfusion by clearly visualizing microvasculature map. These findings contribute to intraoperative imaging navigation with higher precision and lower risk. Graphical Abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,220 | 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 tête enseignante, 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 ».