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Enregistrement W1567287645 · doi:10.1590/s1984-82502013000700008

Glycodendrimers: versatile tools for nanotechnology

2013· article· en· W1567287645 sur OpenAlexafffund
René Roy, Tze Chieh Shiao, Kate Rittenhouse‐Olson

Notice bibliographique

RevueBrazilian Journal of Pharmaceutical Sciences · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGlycosylation and Glycoproteins Research
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanotechnologyNanomedicineGlycobiologyContext (archaeology)ChemistryDendrimerNanoparticleMaterials scienceGlycanBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combining nanotechnology with glycobiology has triggered an exponential growth of research activities in the design of novel functional bionanomaterials (glyconanotechnology). More specifically, recent synthetic advances towards the tailored and versatile design of glycosylated nanoparticles namely glyconanoparticles, considered as synthetic mimetics of natural glycoconjugates, paved the way toward diverse biomedical applications. The accessibility of a wide variety of these structured nanosystems, in terms of shapes, sizes, and organized around stable nanoparticles have readily contributed to their development and applications in nanomedicine. In this context, glycosylated gold-nanoparticles (GNPs), glycosylated quantum dots (QDs), fullerenes, single-wall natotubes (SWNTs), and self-assembled glycononanoparticles using amphiphilic glycopolymers or glycodendrimers have received considerable attention to afford powerful imaging, therapeutic, and biodiagnostic devices. This review will provide an overview of the most recent syntheses and applications of glycodendrimers in glycoscience that have permitted to deepen our understanding of multivalent carbohydrate-protein interactions. Together with synthetic breast cancer vaccines, inhibitors of bacterial adhesions to host tissues including sensitive detection devices, these novel bionanomaterials are finding extensive relevance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,345
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,320 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations55
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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