Estudio teórico experimental de nanocubos cóncavos de oro: síntesis, caracterización, respuesta plasmónica y su efecto en líneas celulares cancerígenas

"En el presente trabajo de investigación se realizó un estudio teórico-experimental de nanocubos de oro (NCAu). Con el propósito de estudiar las resonancias de plasmones de superficie (RPS) de dichas nanopartıculas, se calcularon las eficiencias ópticas de nanocubos de distintos tamaños de aris...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: ARZOLA FLORES, JESUS ANDRES; 710694, Arzola Flores, Jesús Andrés
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2022
País:México
Institución:Benemérita Universidad Autónoma de Puebla
Repositorio:Repositorio Institucional de Acceso Abierto RIAA-BUAP
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorioinstitucional.buap.mx:20.500.12371/17666
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12371/17666
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
Nanopartículas metálicas
Materiales nanoestructurados--Síntesis
Materiales nanoestructurados--Uso terapéutico
Materiales nanoestructurados--Propiedades ópticas--Investigación
Resonancia de plasmones superficiales
Cáncer--Tratamiento--Investigación
Descripción
Sumario:"En el presente trabajo de investigación se realizó un estudio teórico-experimental de nanocubos de oro (NCAu). Con el propósito de estudiar las resonancias de plasmones de superficie (RPS) de dichas nanopartıculas, se calcularon las eficiencias ópticas de nanocubos de distintos tamaños de arista y concavidad, empleando la aproximación de dipolo discreto y su implementación numérica DDSCAT. Uno de los resultados relevantes es la identificación de una relación polinomial de orden 3 entre la posición de la RPS de cubos perfectos y su longitud. Se implementaron tres algoritmos diferentes de aprendizaje supervisado para predecir la longitud de onda de la RPS dipolar de los NCAu como función la concavidad y tamaño de arista. Con todos los algoritmos utilizados se obtuvieron porcentajes de exactitud mayores al 85 %. Sin embargo, para este caso en particular las redes neuronales perceptrón multicapa mostraron ser la mejor opción para realizar la predicción".