福建物构所研制出用于肿瘤靶向发光示踪的氧化石墨烯修饰稀土纳米探针

中国科学院福建物质结构研究所与福州大学合作,通过氧化石墨烯修饰稀土纳米晶,实现了高灵敏的肿瘤靶向可见-近红外二区发光成像。此二元纳米结构不仅具有广谱溶剂分散性和优异的生物相容性,还能够通过简单修饰实现探针功能化,推动新型纳米探针在肿瘤诊疗中的应用。

稀土发光纳米晶由于可以在近红外光激发下产生上转换/下转移发光,具有发光寿命长、量子产率高和发光波长可调等优点,在体外诊断与医学影像研究中受到广泛关注。目前稀土纳米晶的可控合成与发光调控已经取得了较好的发展,但是高质量的稀土纳米晶通常在油相中合成,如何将油相分散的稀土纳米晶设计成具有良好水溶性、生物相容性以及探针识别能力的纳米探针仍然存在诸多挑战。
  中国科学院福建物质结构研究所功能纳米结构设计与组装重点实验室陈学元团队与福州大学化学学院杨黄浩团队合作,在中科院战略性先导科技专项、中科院创新国际团队和国家自然科学基金等支持下,提出通过氧化石墨烯修饰稀土纳米晶的探针功能化新策略,实现了高灵敏的肿瘤靶向可见-近红外二区发光成像。团队通过优化稀土纳米晶的壳层结构与氧化石墨烯的尺寸大小,获得了单分散的、具有高效上转换/下转移发光性能的氧化石墨烯包覆稀土纳米晶二元纳米结构(NCs@GO,图1)。利用氧化石墨烯的两亲性、高比表面积和丰富官能团等理化性质,NCs@GO不仅具有广谱溶剂分散性和优异的生物相容性,也可以通过简单的非共价键修饰进一步与核酸、蛋白质或纳米颗粒偶联实现探针功能化。团队利用NCs@GO成功实现了肿瘤细胞内纳米探针实时定位追踪和microRNA可视化成像,以及小鼠肿瘤靶向的无背景高灵敏近红外二区发光成像(图2)。该工作为具有特殊表面性质与生物功能的稀土发光纳米探针的设计提供了新思路,将推动新型纳米探针在肿瘤诊疗中的应用。相关结果10月11日以全文形式在线发表在《德国应用化学》杂志(Angew. Chem. Int. Ed. 2019, DOI: 10.1002/anie.201909416),福建物构所博士后宋晓荣(现为福州大学副研究员)是该论文的第一作者。

此前,陈学元团队在稀土荧光生物探针和肿瘤诊疗纳米药物的设计、合成及应用中已取得系列进展。例如,发展了高效LiLuF4:Yb,Tm等多层核壳结构发光稀土纳米晶,实现肿瘤靶向荧光成像(J. Am. Chem. Soc. 2012, 134, 15083;Angew. Chem. Int. Ed. 2014, 53, 12498;2015, 54, 7915);研制了时间分辨稀土纳米荧光探针,首次实现全血中循环肿瘤细胞的高灵敏直接检测(Angew. Chem. Int. Ed. 2019, 58, 12195)。在这里插入图片描述在这里插入图片描述

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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