MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016370214 · doi:10.1021/am5035347

Synergetic Gating of Metal-Latching Ligands and Metal-Chelating Proteins for Mesoporous Silica Nanovehicles to Enhance Delivery Efficiency

2014· article· en· W2016370214 sur OpenAlexaff
Shanshan Wu, Qingqing Deng, Xuan Huang, Xuezhong Du

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésChelationMesoporous silicaMaterials scienceMetalEthylenediamineLigand (biochemistry)Drug deliveryMetal ions in aqueous solutionHistidineCombinatorial chemistryMesoporous materialNanotechnologyChemistryInorganic chemistryOrganic chemistryCatalysisBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stimuli-responsive drug delivery systems are highly desirable for improved therapeutic efficacy and minimized adverse effects of drugs. Mesoporous silica nanoparticles (MSNs) functionalized with pentadentate ligands, N-(3-trimethoxysilylpropyl)ethylenediamine triacetate (TSP-DATA), in the presence of metal ions with and without myoglobin (Mb)-containing surface-accessible histidine residues, were constructed for pH-triggered controlled release. The DATA ligands immobilized on the MSN pore outlets could encapsulate cargo within the pores by metal latching across pore openings, and release efficiency increased with the increase of surface density of the DATA ligands. The release efficiencies for the metal-chelating protein nanogates, through multiple-site binding of Mb with the metal-chelating ligands, were higher than those for the metal-latching ligand nanogates but were almost independent of surface density of the ligands investigated. Both the metal-latching ligands and the metal-chelating proteins played a synergetic role in gating MSNs for high-loading drug delivery and stimuli-responsive controlled release. The constructed Mb-Cu(2+)-gated MSN delivery system has promising applications in targeted drug therapy of tumors.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueACS Applied Materials & InterfacesMême sujetNanoparticle-Based Drug DeliveryTravaux en français237 207