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Enregistrement W2014592648 · doi:10.1163/092050611x587510

Synthesis and<i>In Vitro</i>Characterization of Poly(Ethylene Glycol)–Albumin Hydrogel Microparticles

2012· article· en· W2014592648 sur OpenAlexaff
Ping He, Jacques Jean‐François, Guy Fortier

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomaterials Science Polymer Edition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthylene glycolMaterials scienceSelf-healing hydrogelsCharacterization (materials science)Chemical engineeringPolymer chemistryPEG ratioMicroparticleAlbuminIn vitroNanotechnologyChemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High water content hydrogel microparticles based on the cross-linking of albumin with activated poly(ethylene glycol) were synthesized. The influence of different synthesis parameters on the physicochemical characteristics of the microparticles, such as the type of oil and of albumin, and the molecular weight of PEG, was evaluated. The water content of the microparticles ranged from 95 to 98%, increasing with an increase of the molecular weight of PEG. At optimal conditions, microparticles with sizes ranging from 3 to 50 μm were prepared. These microparticles showed a negatively charged surface. They were freely dispersed in PBS buffer and they were stable at 4°C for times varying from 0.5 to 10 months. Initial stirring speed and molecular weight of PEG were the 2 main factors that significantly affected microparticle size. High hydrophilicity, good stability and modulable size make this hydrogel an attractive matrix for protein or cell immobilization for biomedical applications.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,413

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,230 · 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.

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

Citations4
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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