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Enregistrement W1502085787 · doi:10.1002/9781118775882.ch5

Dendrimer Bioconjugates: Synthesis and Applications

2014· other· ca· W1502085787 sur OpenAlexaff
Ali Nazemi, Elizabeth R. Gillies

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueca
DomaineMaterials Science
ThématiqueDendrimers and Hyperbranched Polymers
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDendrimerNanotechnologyChemistryCombinatorial chemistryMaterials scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter explores how bioconjugation chemistry can be used to covalently attach biologically relevant molecules to dendrimers. It also explores how the specific conjugation chemistries are determined based on the application, the chemical functionalities available on the molecules of interest and those on the dendrimer's focal point or periphery. First, the chapter discusses the conjugation of drug molecules. This is followed by carbohydrates, imaging agents, oligonucleotides, and peptides/proteins. The impact of the conjugation chemistry on the biological properties of the resulting molecules is illustrated through selected examples. Among the currently studied drug delivery systems, dendrimers have emerged as an attractive class of materials, mainly because of their well-defined structures. Doxorubicin (DOX) is a chemotherapeutic commonly used in the treatment of hematological malignancies. Deoxyribonucleic acid (DNA) is a polymer composed of a sequence of nucleotide repeat units that provide a sugar– phosphate backbone and pendant nucleobases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1010,025

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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