Optimization of nanoparticles for cardiovascular tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
Nano-particulate delivery systems have increasingly been playing important roles in cardiovascular tissue engineering. Properties of nanoparticles (e.g. size, polydispersity, loading capacity, zeta potential, morphology) are essential to system functions. Notably, these characteristics are regulated by fabrication variables, but in a complicated manner. This raises a great need to optimize fabrication process variables to ensure the desired nanoparticle characteristics. This paper presents a comprehensive experimental study on this matter, along with a novel method, the so-called Geno-Neural approach, to analyze, predict and optimize fabrication variables for desired nanoparticle characteristics. Specifically, ovalbumin was used as a protein model of growth factors used in cardiovascular tissue regeneration, and six fabrication variables were examined with regard to their influence on the characteristics of nanoparticles made from high molecular weight poly(lactide-co-glycolide). The six-factor five-level central composite rotatable design was applied to the conduction of experiments, and based on the experimental results, a geno-neural model was developed to determine the optimum fabrication conditions. For desired particle sizes of 150, 200, 250 and 300 nm, respectively, the optimum conditions to achieve the low polydispersity index, higher negative zeta potential and higher loading capacity were identified based on the developed geno-neural model and then evaluated experimentally. The experimental results revealed that the polymer and the external aqueous phase concentrations and their interactions with other fabrication variables were the most significant variables to affect the size, polydispersity index, zeta potential, loading capacity and initial burst release of the nanoparticles, while the electron microscopy images of the nanoparticles showed their spherical geometries with no sign of large pores or cracks on their surfaces. The release study revealed that the onset of the third phase of release can be affected by the polymer concentration. Circular dichroism spectroscopy indicated that ovalbumin structural integrity is preserved during the encapsulation process. Findings from this study would greatly contribute to the design of high molecular weight poly(lactide-co-glycolide) nanoparticles for prolonged release patterns in cardiovascular engineering.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».