Academic literature on the topic 'Живі клітини'

У статті продемонстровано ефективність Субаліну як пробіотика, що належить до групи антагоністів, які здатні до самоелімінації. Субалін є рекомбінантним бацилярним пробіотичним штамом, одна доза якого містить 1 • 109–8 • 109 живих мікробних клітин В.subtilis 23–35/105, що отриманий шляхом введення плазмідної ДНК. Це зумовлює посилений синтез позаклітинного α-2-інтерферону людини при збереженні високої антагоністичної активності вихідного штаму щодо патогенних та умовно-патогенних збудників. Завдяки противірусній ефективності, зумовленій інтерфероногенними властивостями, пробіотик Субалін виявився ефективним в офтальмології, у лікуванні вірусних гепатитів та гострих кишкових інфекцій у дітей. Лікувальну дію Субаліну визначають живі бактерії, що мають високу антагоністичну активність стосовно патогенних та умовно-патогенних мікроорганізмів і сприяють нормалізації якісного і кількісного складу кишкової мікрофлори. Призначення Субаліну оптимізує ефективність комплексного лікування вірусних захворювань у дітей, зокрема вірусних гастроентеритів.

Пошук розподілених об’єктів в районах є важливим та достатньо складним завданням моніторингу при виконанні спеціальних завдань. Вирішення даного завдання полягає у розробці стратегії пошуку з використанням груп рухомих об’єктів. В якості таких груп можна розглядати пошукові групи, безпілотні системи та багато інших. Проте дослідження групової діяльності рухомих об’єктів – це відоме завдання, яке можна вирішити багатьма способами. Один із способів – пошук аналогій в живій природі, та використання механізмів, реалізованих природою в поведінці живих істот. В статті розроблена стратегія пошуку, яка ґрунтується на відтворенні природного явища групової поведінки, а саме поведінки косяка риб. Основні характерні властивості косяка риб реалізовані за допомогою клітинного автомату на двовимірній однорідній решітці з автоматами які характеризують об’єкти пошуку та груповий рухомий об’єкт. В роботі використано та описано однорідну клітинну решітку, яка не згорнута в сферу для спрощення обрахунків. Для решітки встановлені межі, які характерні для вирішення реальних завдань при пошуку об’єктів в заданій області простору. В статті розглянута діяльність однорідних групових об’єктів, проте в подальшому вдосконаленні такого підходу, можуть бути використані різнорідні та змішані групи або сукупності різнорідних груп, що будуть діяти у відповідності з наборами правил зміни станів. Використання клітинного автомату дозволяє створити довільну систему правил його роботи. Критерії, що характеризують досяжність об’єктів пошуку можуть бути модифіковані під конкретні завдання та дозволяють впливати на час та оперативність пошуку, а також створювати різні поєднання цих та інших факторів, які впливають на ефективність вирішення завдання. Дослідження такого автомату дозволяє стверджувати про можливість створення ефективного автомату пошуку маршрутів з заданими часом та точністю роботи, що може бути використано в реальних умовах.

Стосовно матерії та законів фізики на підставі матеріалізації антиречовини в речовину розглянуто галактичний кругообіг органічної речовини, зокрема в Сонячній системі. Посилаючись на Біблію, він показує, що життя тваринного світу є на всіх планетах, але на різних їх рівнях і в різних формах, оскільки основою життя тваринного світу є вдосконалення біологічної клітини вищого світу, яка потрапила в Сонячну систему на планету Плутон і, рухаючись по її планетам, формується та вдосконалюється для самостійного життя поза її межами. Проведено дослідження прикладної науки Стародавнього світу, що зашифрована в Біблії, яка дає можливість розкрити фізичне явище послідовних близнюків, яке науці невідоме і суть якого не розкрито. Життя органічного світу Землі автор пов'язує з основою руху космічної водневої і сонячної вуглецевої матерії, як явищ природи. Зазначено, що воднева матерія, рухаючись з космосу по планетам Сонячної системи, які наділені різною енергетичною густиною, вимушена через життя тваринного світу змінювати свою полярність, рухаючись на Сонце, поставляючи йому водень, як паливо, для його життєдіяльності. Воднева матерія через життя тваринного світу змінює полярність матерії і лише тоді переходить на вищий енергетичний рівень. Вуглецева матерія, як продукт процесу синтезу на Сонці, виноситься квантами світла і розсіюється по планетам своєї системи, утворюючи рослинний світ. Наголошено, що тваринний світ стоїть на вході матерії в Сонячну систему, а рослинний світ – на її виході. Визначено три форми життя людини на Землі та її фізіономічні видозміни залежно від рівнів ядрового наповнення: Земного, Місячного і Сонячного. Доведено, що енергетично немовля в утробі матері живе на водневій космічній матерії, яка поступає на земну поверхню з ядра Землі. На цій матерії живе і розвивається плід упродовж 270 діб. Народившись, людина переходить жити впродовж природних 120 років на вуглецеву сонячну матерію, яка поступає на земну поверхню місячними циклами руху матерії. Вперше розкрито суть третьої форми життя людини на Землі, коли людина із 120-літного віку переходить жити впродовж 1000 років на вуглецеву матерію, але вже не місячними, а сонячними циклами. Розкриваються властивості людини, переведеної у третю форму життя, та її інтелектуальний рівень. Наголошено, що Біблія, як інструкція життя людини на Землі, є священною книгою християнського світу, яка має рішення будь-якої проблеми, а тому дає людям надію та впевненість у завтрашньому дню, захищає людство від прогресу, якого людина побоюється.

Мета: встановлення рівня взаємозв’язку між спортивним результатом, морфофункціональними показниками юних спортсменок гирьовичок 12-15 років та рівнем спеціальної фізичної підготовленості. Матеріал і методи: в дослідженні було залучено 30 юних спортсменок 12-15 років. Дослідження було проведено на базі кафедри одноборств Харківської державної академії фізичної культури та ДЮСШ №16 та КДЮСШ №8. Результати: встановлена залежність змагальних та спеціально-підготовчих вправ від морфо-функціональних показників між ривком гирі 8 кг за 10 хв і антропометричними показниками – довжиною тіла (r=0,488), довжиною верхньої кінцівки (r=0,431), окружністю грудної клітки на вдиху і видиху (r=0,676; r=0,640) та масою тіла (r=0,412); показниками загальної фізичної підготовленості – підтягування на перекладині (r=0,431), згинанні і розгинанні рук в упорі лежачи (r=0,426), висі на планці 1,5 см (r=0,588) та вис на перекладині на одній руці (r=0,488). Присідання з гирею 24 кг корелює з морфологічними показниками та масою тіла і довжиною нижньої кінцівки (r=0,520; r=0,482, відповідно), окружнісюі грудної клітки на вдиху – r=0,540; на видиху – r=0,620, а також окружністю стегна (r=0,752); спеціальної фізичної підготовленості: з бігом на 30 м (r=-0,568) та стрибком у довжину з місця (r=0,587). Результати станової тяги з гирею 24 кг корелюють з масою тіла (r=0,695), окружністю грудної клітки на вдиху і видиху (r=0,443; r=0,426), а також окружністю стегна (r=0,654); з бігом на 30 м (r=-0,495), стрибком у довжину з місця (r=0,494), висі на планці 1,5 см (r=0,418) та вис на перекладині на одній руці (r=0,418). Результати в жимі гирі 8 кг виявлено взаємозв’язок лише з масою тіла (r = 0,606) та з згинанням-розгинанням рук в упорі лежачи (r=0,620), ЧСС в стані спокою (r=0,731), життєвою ємністю легенів (r=0,430) та затримкою дихання на вдиху (r=0,482). Висновки: виявлена кореляція між результатами змагальних вправ та спеціально-підготовчих вправ, що впливають на силову підготовленість та витривалість спортсменок гирьовичок, дає можливість враховувати їх використання у тренувальному процесі юних гирьовичок 12-15 років. Ключові слова спортивний результат, морфофункціональна підготовленість, змагальні вправи, спеціально-підготовчі вправи.

Наукові дослідження стають ефективними тоді, коли природу подій чи явищ можна розглядати з єдиних позицій, виробити універсальний підхід до них, сформувати загальні закономірності. Більшість сучасних фундаментальних наукових проблем і високих технологій тісно пов’язані з явищами, які лежать на границях різних рівнів організації. Природничі та деякі з гуманітарних наук (економіка, соціологія, психологія) розробили концепції і методи для кожного із ієрархічних рівнів, але не володіють універсальними підходами для опису того, що відбувається між цими рівнями ієрархії. Неспівпадання ієрархічних рівнів різних наук – одна із головних перешкод для розвитку дійсної міждисциплінарності (синтезу різних наук) і побудови цілісної картини світу. Виникає проблема формування нового світогляду і нової мови.Теорія складних систем – це одна із вдалих спроб побудови такого синтезу на основі універсальних підходів і нової методології [1]. В російськомовній літературі частіше зустрічається термін “синергетика”, який, на наш погляд, означує більш вузьку теорію самоорганізації в системах різної природи [2].Мета роботи – привернути увагу до нових можливостей, що виникають при розв’язанні деяких задач, виходячи з уявлень нової науки.На жаль, теорія складності не має до сих пір чіткого математичного визначення і може бути охарактеризована рисами тих систем і типів динаміки, котрі являються предметом її вивчення. Серед них головними є:– Нестабільність: складні системи прагнуть мати багато можливих мод поведінки, між якими вони блукають в результаті малих змін параметрів, що управляють динамікою.– Неприводимість: складні системи виступають як єдине ціле і не можуть бути вивчені шляхом розбиття їх на частини, що розглядаються ізольовано. Тобто поведінка системи зумовлюється взаємодією складових, але редукція системи до її складових спотворює більшість аспектів, які притаманні системній індивідуальності.– Адаптивність: складні системи часто включають множину агентів, котрі приймають рішення і діють, виходячи із часткової інформації про систему в цілому і її оточення. Більш того, ці агенти можуть змінювати правила своєї поведінки на основі такої часткової інформації. Іншими словами, складні системи мають здібності черпати скриті закономірності із неповної інформації, навчатися на цих закономірностях і змінювати свою поведінку на основі нової поступаючої інформації.– Емерджентність (від існуючого до виникаючого): складні системи продукують неочікувану поведінку; фактично вони продукують патерни і властивості, котрі неможливо передбачити на основі знань властивостей їх складових, якщо розглядати їх ізольовано.Ці та деякі менш важливі характерні риси дозволяють відділити просте від складного, притаманного найбільш фундаментальним процесам, які мають місце як в природничих, так і в гуманітарних науках і створюють тим самим істинний базис міждисциплінарності. За останні 30–40 років в теорії складності було розроблено нові наукові методи, які дозволяють універсально описати складну динаміку, будь то в явищах турбулентності, або в поведінці електорату напередодні виборів.Оскільки більшість складних явищ і процесів в таких галузях як екологія, соціологія, економіка, політологія та ін. не існують в реальному світі, то лише поява сучасних ЕОМ і створення комп’ютерних моделей цих явищ дозволило вперше в історії науки проводити експерименти в цих галузях так, як це завжди робилось в природничих науках. Але комп’ютерне моделювання спричинило розвиток і нових теоретичних підходів: фрактальної геометрії і р-адичної математики, теорії хаосу і самоорганізованої критичності, нейроінформатики і квантових алгоритмів тощо. Теорія складності дозволяє переносити в нові галузі дослідження ідеї і підходи, які стали успішними в інших наукових дисциплінах, і більш рельєфно виявляти ті проблеми, з якими інші науки не стикалися. Узагальнюючому погляду з позицій теорії складності властиві більша евристична цінність при аналізі таких нетрадиційних явищ, як глобалізація, “економіка, що заснована на знаннях” (knowledge-based economy), національні і світові фінансові кризи, економічні катастрофи і ряд інших.Однією з інтригуючих проблем теорії є дослідження властивостей комплексних мережеподібних високотехнологічних і інтелектуально важливих систем [3]. Окрім суто наукових і технологічних причин підвищеної уваги до них є і суто прагматична. Справа в тому, що такі системи мають системоутворюючу компоненту, тобто їх структура і динаміка активно впливають на ті процеси, які ними контролюються. В [4] наводиться приклад, коли відмова двох силових ліній системи електромережі в штаті Орегон (США) 10 серпня 1996 року через каскад стимульованих відмов призвели до виходу із ладу електромережі в 11 американських штатах і 2 канадських провінціях і залишили без струму 7 млн. споживачів протягом 16 годин. Вірус Love Bug worm, яких атакував Інтернет 4 травня 2000 року і до сих пір блукає по мережі, приніс збитків на мільярди доларів.До таких систем відносяться Інтернет, як складна мережа роутерів і комп’ютерів, об’єднаних фізичними та радіозв’язками, WWW, як віртуальна мережа Web-сторінок, об’єднаних гіперпосиланнями (рис. 1). Розповсюдження епідемій, чуток та ідей в соціальних мережах, вірусів – в комп’ютерних, живі клітини, мережі супермаркетів, актори Голівуду – ось далеко не повний перелік мережеподібних структур. Більш того, останнє десятиліття розвитку економіки знань привело до зміни парадигми структурного, функціонального і стратегічного позиціонування сучасних підприємств. Вертикально інтегровані корпорації повсюдно витісняються розподіленими мережними структурами (так званими бізнес-мережами) [5]. Багато хто з них замість прямого виробництва сьогодні займаються системною інтеграцією. Тому дослідження структури та динаміки мережеподібних систем дозволить оптимізувати бізнес-процеси та створити умови для їх ефективного розвитку і захисту.Для побудови і дослідження моделей складних мережеподібних систем введені нові поняття і означення. Коротко опишемо тільки головні з них. Хай вузол i має ki кінців (зв’язків) і може приєднати (бути зв’язаним) з іншими вузлами ki. Відношення між числом Ei зв’язків, які реально існують, та їх повним числом ki(ki–1)/2 для найближчих сусідів називається коефіцієнтом кластеризації для вузла i:. Рис. 1. Структури мереж World-Wide Web (WWW) і Інтернету. На верхній панелі WWW представлена у вигляді направлених гіперпосилань (URL). На нижній зображено Інтернет, як систему фізично з’єднаних вузлів (роутерів та комп’ютерів). Загальний коефіцієнт кластеризації знаходиться шляхом осереднення його локальних значень для всієї мережі. Дослідження показують, що він суттєво відрізняється від одержаних для випадкових графів Ердаша-Рені [4]. Ймовірність П того, що новий вузол буде приєднано до вузла i, залежить від ki вузла i. Величина називається переважним приєднанням (preferential attachment). Оскільки не всі вузли мають однакову кількість зв’язків, останні характеризуються функцією розподілу P(k), яка дає ймовірність того, що випадково вибраний вузол має k зв’язків. Для складних мереж функція P(k) відрізняється від розподілу Пуассона, який мав би місце для випадкових графів. Для переважної більшості складних мереж спостерігається степенева залежність , де γ=1–3 і зумовлено природою мережі. Такі мережі виявляють властивості направленого графа (рис. 2). Рис. 2. Розподіл Web-сторінок в Інтернеті [4]. Pout – ймовірність того, що документ має k вихідних гіперпосилань, а Pin – відповідно вхідних, і γout=2,45, γin=2,1. Крім цього, складні системи виявляють процеси самоорганізації, змінюються з часом, виявляють неабияку стійкість відносно помилок та зовнішніх втручань.В складних системах мають місце колективні емерджентні процеси, наприклад синхронізації, які схожі на подібні в квантовій оптиці. На мові системи зв’язаних осциляторів це означає, що при деякій критичній силі взаємодії осциляторів невелика їх купка (кластер) мають однакові фази і амплітуди.В економіці, фінансовій діяльності, підприємництві здійснювати вибір, приймати рішення доводиться в умовах невизначеності, конфлікту та зумовленого ними ризику. З огляду на це управління ризиками є однією з найважливіших технологій сьогодення [2, 6].До недавніх часів вважалось, що в основі розрахунків, які так чи інакше мають відношення до оцінки ризиків лежить нормальний розподіл. Йому підпорядкована сума незалежних, однаково розподілених випадкових величин. З огляду на це ймовірність помітних відхилень від середнього значення мала. Статистика ж багатьох складних систем – аварій і катастроф, розломів земної кори, фондових ринків, трафіка Інтернету тощо – зумовлена довгим ланцюгом причинно-наслідкових зв’язків. Вона описується, як показано вище, степеневим розподілом, “хвіст” якого спадає значно повільніше від нормального (так званий “розподіл з тяжкими хвостами”). У випадку степеневої статистики великими відхиленнями знехтувати вже не можна. З рисунку 3 видно, наскільки добре описуються степеневою статистикою торнадо (1), повені (2), шквали (3) і землетруси (4) за кількістю жертв в них в США в ХХ столітті [2]. Рис. 3. Системи, які демонструють самоорганізовану критичність (а саме такі ми і розглядаємо), самі по собі прагнуть до критичного стану, в якому можливі зміни будь-якого масштабу.З точки зору передбачення цікавим є той факт, що різні катастрофічні явища можуть розвиватися за однаковими законами. Незадовго до катастрофи вони демонструють швидкий катастрофічний ріст, на який накладені коливання з прискоренням. Асимптотикою таких процесів перед катастрофою є так званий режим з загостренням, коли одна або декілька величин, що характеризують систему, за скінчений час зростають до нескінченності. Згладжена крива добре описується формулою,тобто для таких різних катастрофічних явищ ми маємо один і той же розв’язок рівнянь, котрих, на жаль, поки що не знаємо. Теорія складності дозволяє переглянути деякі з основних положень ризикології та вказати алгоритми прогнозування катастрофічних явищ [7].Ключові концепції традиційних моделей та аналітичних методів аналізу і управління капіталом все частіше натикаються на проблеми, які не мають ефективних розв’язків в рамках загальноприйнятих парадигм. Причина криється в тому, що класичні підходи розроблені для опису відносно стабільних систем, які знаходяться в положенні відносно стійкої рівноваги. За своєю суттю ці методи і підходи непридатні для опису і моделювання швидких змін, не передбачуваних стрибків і складних взаємодій окремих складових сучасного світового ринкового процесу. Стало ясно, що зміни у фінансовому світі протікають настільки інтенсивно, а їх якісні прояви бувають настільки неочікуваними, що для аналізу і прогнозування фінансових ринків вкрай необхідним став синтез нових аналітичних підходів [8].Теорія складних систем вводить нові для фінансових аналітиків поняття, такі як фазовий простір, атрактор, експонента Ляпунова, горизонт передбачення, фрактальний розмір тощо. Крім того, все частіше для передбачення складних динамічних рядів використовуються алгоритми нейрокомп’ютинга [9]. Нейронні мережі – це системи штучного інтелекту, які здатні до самонавчання в процесі розв’язку задач. Навчання зводиться до обробки мережею множини прикладів, які подаються на вхід. Для максимізації виходів нейронна мережа модифікує інтенсивність зв’язків між нейронами, з яких вона побудована, і таким чином самонавчається. Сучасні багатошарові нейронні мережі формують своє внутрішнє зображення задачі в так званих внутрішніх шарах. При цьому останні відіграють роль “детекторів вивчених властивостей”, оскільки активність патернів в них є кодування того, що мережа “думає” про властивості, які містяться на вході. Використання нейромереж і генетичних алгоритмів стає конкурентноздібним підходом при розв’язанні задач передбачення, класифікації, моделювання фінансових часових рядів, задач оптимізації в галузі фінансового аналізу та управляння ризиком. Детермінований хаос пропонує пояснення нерегулярної поведінки і аномалій в системах, котрі не є стохастичними за природою. Ця теорія має широкий вибір потужних методів, включаючи відтворення атрактора в лаговому фазовому просторі, обчислення показників Ляпунова, узагальнених розмірностей і ентропій, статистичні тести на нелінійність.Головна ідея застосування методів хаотичної динаміки до аналізу часових рядів полягає в тому, що основна структура хаотичної системи (атрактор динамічної системи) може бути відтворена через вимірювання тільки однієї змінної системи, фіксованої як динамічний ряд. В цьому випадку процедура реконструкції фазового простору і відтворення хаотичного атрактора системи при динамічному аналізі часового ряду зводиться до побудови так званого лагового простору. Реальний атрактор динамічної системи і атрактор, відтворений в лаговому просторі по часовому ряду при деяких умовах мають еквівалентні характеристики [8].На завершення звернемо увагу на дидактичні можливості теорії складності. Розвиток сучасного суспільства і поява нових проблем вказує на те, що треба мати не тільки (і навіть не стільки) експертів по деяким аспектам окремих стадій складних процесів (професіоналів в старому розумінні цього терміну), знадобляться спеціалісти “по розв’язуванню проблем”. А це означає, що істинна міждисциплінарність, яка заснована на теорії складності, набуває особливого значення. З огляду на сказане треба вчити не “предметам”, а “стилям мислення”. Тобто, міждисциплінарність можна розглядати як основу освіти 21-го століття.

Мета роботи. Визначити макро- і мікроскопічні діагностичні ознаки листків хризантеми садової багаторічної (Chrysanthemum × hortorum Bailey) сортів Belgo та Пектораль.Матеріали і методи. Для вивчення морфологічної будови сировини використовували лупу та бінокулярний мікроскоп. Анатомічну будову листків вивчали за загальноприйнятими фармакопейними методиками мікроскопічного аналізу. Діагностичні мікроскопічні ознаки фіксували за допомогою мікроскопа «Granum» при збільшенні ×40, ×100, ×400 разів. Фотознімки робили за допомогою фотоапарата Sony DSC-W80.Результати й обговорення. Листки обох сортів хризантеми багаторічної садової довгочерешкові, трійчасто- або перисто- лопатеві, роздільні чи розсічені, по краю пилчасті. Верхня сторона зелена, опушена, нижня – сірувато-зелена від рясного опушення, з виступаючими жилками.Будова листкової пластинки дорзовентральна, амфістоматична. Мезофіл з нестабільною диференціацією стовпчастої хлоренхіми. Товщина листової пластинки, що залежить від кількості шарів і розмірів клітин мезофілу, змінюється під дією різних екологічних чинників та умов вирощування.Епідермальний комплекс нижньої і верхньої сторін пластинки складають базисні клітини, оболонки яких тонкі, звивисті; продихи аномоцитного типу, криючі Т-подібні живі волоски та ефіроолійні залозки. Відмнною ознакою листків сорту Пектораль відносно сорту Belgo є наявність значної кількості великих секретуючих залозок з овальною дворядно-ярусною головкою.Основну площу черешка займає паренхіма, її субепідермальні шари коленхіматозні. Провідна система черешків представлена півмісячним центральним пучком і бічними. Центральний пучок колатеральний. Бічні пучечки колатеральні або центроксилемні.Висновки. Досліджено морфолого-анатомічну будову листків хризантеми садової багаторічної сортів Belgo і Пектораль, виявлено основні спільні і відмінні діагностичні ознаки.

Дисертаційна робота присвячена встановленню механізмів взаємодії органічних молекул з неорганічними наночастинками на основі ортованадатів рідкісноземельних елементів ReVO4:Eu3+ (Re = Y, La, Gd) та діоксиду церію CeO2, та гібридних комплексів неорганічні наночастинки/органічні молекули з модельними мембранами та живими клітинами. Встановлено, що у водних розчинах неорганічних НЧ ReVO4:Eu3+ (Re = Y, La, Gd) при додаванні катіонних барвників завдяки електростатичній взаємодії відбувається адсорбція молекул барвника в приповерхневому шарі НЧ, а в деяких випадках, їх впорядкована агрегація та утворення складних комплексів неорганічні НЧ/органічні молекули. Запропонована модель комплексів, що утворюються. Використовуючи метод ратіометричної детекції флуоресценції та явище безвипромінювального перенесення енергії електронного збудження (Förster resonance energy transfer, FRET), вивчено кінетичну та термодинамічну стабільність комплексів НК/органічні молекули на основі неорганічних (НЧ GdYVO4; Eu3+ та CeO2) та органічних (міцели ДСН та ліпосоми ФХ) наноносіїв. Встановлено, що комплекси на основі неорганічних НЧ є інертними високостабільними системами за кімнатної та фізіологічної температури. Оцінено ефективність та динаміку накопичення наноносіїв різних типів у живих клітинах. Розраховані константи швидкості наночастинок GdYVO4; Eu3+ та CeO2 забезпечують більш швидке вивільнення вилучення та «час напіввиведення» барвників з наноконтейнерів різних типів при їх взаємодії з модельними мембранами та живими клітинами в експериментах in vitro, показують, що у випадку модельних систем, наноконтейнери на основі ліпофільного вмісту (ліпофільні барвники), у порівнянні з іншими носіями (міцели, ліпосоми). Показано, що додавання у наноконтейнер негативно заряджених або ліпофільних (холестерин) сполук дозволяє уповільнити процес вилучення активного компоненту, тобто дозволяє контролювати цей процес. Параметри взаємодії НК з гепатоцитами щурів виявилися подібними до модельної системи мембран. Було показано, що процес взаємодії НК/клітина може бути керованим, а НЧ GdYVO4; Eu3+ та CeO2 можуть бути використані у якості наноплатформи для внутрішньоклітинної доставки гідрофобних компонентів.