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Enregistrement W2013446550 · doi:10.1163/092050611x555830

Gelatin-Based Emulsion Gels for Diffusion-Controlled Release Applications

2012· article· en· W2013446550 sur OpenAlexafffund
Goutam Thakur, Muhammad Ali Naqvi, Dérick Rousseau, Kunal Pal, Analava Mitra, Amit Basak

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Science Polymer Edition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIndian Institute of Technology KharagpurAdvanced Foods and Materials Network
Mots-clésGelatinGenipinEmulsionSwellingSelf-healing hydrogelsChemical engineeringDiffusionOil dropletChemistryFick's laws of diffusionAqueous two-phase systemControlled releaseAqueous solutionChromatographyKineticsMaterials sciencePolymer chemistryOrganic chemistryChitosan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emulsion gels are now emerging as a new class of biomaterials for controlled-release applications. Novel food-grade emulsion gels consisting of indomethacin-loaded vegetable oil droplets dispersed within genipin-cross-linked gelatin-based hydrogels were characterized for their physical and drug-release properties. Varying the weight ratio of the aqueous and oil phases between 5:1 and 5:5 was used to modulate construct swelling and drug release. The dispersed oil droplets generally became larger, more polydispersed and aggregated with an increase in oil fraction. Cross-linking with genipin increased the puncture strength of the gels vs. their uncross-linked counterparts and was necessary to prevent breakdown. Swelling of the emulsion gels demonstrated Fickian behaviour at all gelatin: oil ratios. Indomethacin release followed Fickian diffusion at higher oil fractions only, demonstrating coupled Fickian and super-Case-II transport at lower oil ratios (5:1, 5:2 and 5:3). Overall, the introduction of a dispersed oil phase within a hydrogel was exploited for the release of hydrophobic bioactive compounds, with tailoring of composition used to significantly alter release kinetics.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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'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

Citations45
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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