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Enregistrement W1796518311 · doi:10.1023/a:1020186505848

Controlling the Physical Behavior and Biological Performance of Liposome Formulations Through Use of Surface Grafted Poly(ethylene Glycol)

2002· review· en· W1796518311 sur OpenAlexaff
Christine Allen, Nancy Dos Santos, Ryan Gallagher, Gigi Ngar Chee Chiu, Yu Shu, Wenrun Li, Sharon A. Johnstone, A S Janoff, L.D. Mayer, Murray S. Webb, Marcel B. Bally

Notice bibliographique

RevueBioscience Reports · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Surface Interaction Studies
Établissements canadiensBC Cancer AgencyCelator Pharmaceuticals (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPEG ratioEthylene glycolPolymerLiposomeBiophysicsIn vivoChemistryProtein adsorptionAdsorptionChemical engineeringMaterials scienceCombinatorial chemistryOrganic chemistryBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The presence of poly(ethylene glycol) (PEG) at the surface of a liposomal carrier has been clearly shown to extend the circulation lifetime of the vehicle. To this point, the extended circulation lifetime that the polymer affords has been attributed to the reduction or prevention of protein adsorption. However, there is little evidence that the presence of PEG at the surface of a vehicle actually reduces total serum protein binding. In this review we examine all aspects of PEG in order to gain a better understanding of how the polymer fulfills its biological role. The physical and chemical properties of the polymer are explored and compared to properties of other hydrophilic polymers. An evidence based assessment of several in vitro protein binding studies as well as in vivo pharmacokinetics studies involving PEG is included. The ability of PEG to prevent the self-aggregation of liposomes is considered as a possible means by which it extends circulation longevity. Also, a "dysopsonization" phenomenon where PEG actually promotes binding of certain proteins that then mask the vehicle is discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations387
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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