Notice bibliographique
Résumé
A method was developed to prepare silk fibroin microspheres using lipid vesicles as templates to efficiently load protein drugs in active form for controlled release. The lipid was subsequently removed by methanol or sodium chloride treatments, resulting in silk microspheres consisting of beta-sheet structure and about 2 mum in diameter. NaCl treated microspheres had smoother surfaces compared to the methanol treatments based on SEM analysis, and both types of microspheres had a mixture of multilamellar and unilamellar structures. A model protein drug, horseradish peroxidase, was encapsulated in the microspheres. Freeze-thaw cycles during preparation led to higher loading of the peroxidase due to improved mixing between the silk and drug, while without this process the drug and silk remained in separate layers or domains in microspheres. This partitioning was determined with fluorescein-labeled silk and rhodamine-labeled dextran. Small molecules such as the enzyme substrate 3,3',5,5'-tetramethylbenzidine, Mw=240 Da, and its oxidized product freely diffused through the MeOH- and NaCl-processed silk microspheres so that enzyme loading and activity could be determined. Enzyme activity was retained during processing and in the final microspheres. The enzyme release profile depended on the NaCl-process used in microsphere preparation. The physically cross-linked beta-sheet structure of silk fibroin and the residual lipids in the microspheres played important roles in controlling enzyme release profiles. The silk microspheres have the potential for diverse applications where controlled protein release from biocompatible, mechanically tough, and slowly biodegradable carriers is desirable.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,117 | 0,011 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».