Active targeting of dendritic cells with mannan-decorated PLGA nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to identify an optimum targeted particulate formulation based on mannan (MN)-decorated poly(D, L-lactide-co-glycolide) (PLGA) nanoparticles (NPs), for efficient delivery of incorporated cargo to dendritic cells (DCs). In brief, NPs were formulated from two different types of PLGA; ester-terminated (capped) or COOH-terminated (uncapped) polymer. Incorporation of MN in NPs was achieved either through addition of MN during the process of NP formation or by attachment of MN onto the surface of the freeze dried NPs by physical adsorption or chemical conjugation (to COOH terminated polymer). The formulated NPs were characterized in terms of particle size, Zeta potential and level of MN incorporation. The effect of polymer type and the incorporation method on the extent of fluorescently labelled NP uptake by murine bone marrow-derived DCs have been investigated using flowcytometry. The results of this study showed MN incorporation to enhance the uptake of PLGA NPs by DCs. Among different MN incorporation strategies, covalent attachment of MN to COOH-terminated PLGA-NPs provided the highest level of MN surface decoration on NPs. Maximum NP uptake by DCs was achieved by COOH terminated PLGA NPs containing covalent or adsorbed MN. Therefore, a better chance of success for these formulations for active targeted drug and/or vaccine delivery to DCs is anticipated.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».