MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1972354886 · doi:10.1021/ma0100899

One-Step Synthesis of a Fluorescent Phospholipid−Hydrogel Conjugate for Driving Self-Assembly of Supported Lipid Membranes

2001· article· en· W1972354886 sur OpenAlexaff
Charlene Cheuk Wing Ng, Yu‐Ling Cheng, Peter Pennefather

Notice bibliographique

RevueMacromolecules · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMembraneConjugateLiposomePhospholipidChemistrySelf-healing hydrogelsLipid bilayerPolymerizationDrug deliveryBiophysicsFluorescence microscopeLipid raftFluorescenceChemical engineeringMaterials sciencePolymer chemistryOrganic chemistryPolymerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have synthesized a phospholipid−hydrogel conjugate that appears to drive the self-assembly of lipid membranes. A one-step radical polymerization synthesis of the conjugate was devised using lipid anchors that contain a fluorescent marker and a reactive vinyl group. The anchors preferentially located at oil−water interfaces during hydrogel formation and through their vinyl groups became covalently attached at the hydrogel surface. X-ray photoelectron spectroscopy and laser scanning confocal microscopy confirmed surface localization of the anchors. Upon mixing the conjugates with liposomes, lipid membranes readily self-assembled around the lipid-modified hydrogel surfaces. Control experiments with anchorless hydrogels indicate that anchors influenced the surface density and morphology of the lipid membranes. The one-step synthesis allows for simple control of surface anchor density and thus potential control of lipid membrane properties; the fluorescent markers facilitate anchor quantitation and further membrane interaction studies. Potential applications include high throughput drug screening, diagnostics, cell models, and drug delivery.

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)
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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

Citations23
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacromoleculesMême sujetLipid Membrane Structure and BehaviorTravaux en français237 207