Impact of Microgel Morphology on Functionalized Microgel−Drug Interactions
Notice bibliographique
Résumé
The interactions of a range of water-soluble drugs of different charges and hydrophobicities with carboxylic acid-functionalized poly(N-isopropylacrylamide)-based microgels containing different functional group distributions are investigated to determine the impact of drug properties and microgel morphologies on drug uptake and release. The radial distribution of carboxylic acid functional groups in the microgel and the hydrophobicities of the cationic drugs both strongly affect drug partitioning between the solution and microgel phases. Microgels with surface-localized functional group distributions bind less cationic drug than bulk-functionalized microgels, likely due to the formation of a locally collapsed "skin layer" at the acid-base drug binding sites at the microgel surface. In this way, cationic drugs induce a local phase transition that can be used to regulate small molecule diffusion in and out of the gel. As the drug hydrophobicity is increased, the skin layer becomes more condensed and less drug uptake is achieved. In the case of anionic or neutral drugs, high drug uptakes are achieved independent of the functional group distribution within the microgel. High drug uptake is also observed when nonfunctionalized poly(N-isopropylacrylamide) microgels are used as the uptake matrix, suggesting the importance of hydrophobic partitioning in regulating drug-microgel interactions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».