Surface Functionalization of Nanomaterials with Dendritic Groups: Toward Enhanced Binding to Biological Targets
Notice bibliographique
Résumé
A diverse array of nanomaterials ranging from polymer assemblies to nanoparticles has been under development for biomedical applications in recent years. A key aspect of these applications is the ability to target the materials to the desired locations in vivo by exploiting their size or through the conjugation of active targeting groups. While nanoscale scaffolds may provide advantages such as the multivalent presentation of targeting ligands, the binding of these ligands may also be inhibited by interfering polymer chains at their surfaces. This aspect was investigated here by preparing poly(butadiene-block-ethylene oxide) vesicles and dextran-coated iron oxide nanoparticles functionalized with dendritic and nondendritic displays of mannose, a well-known multivalent ligand. The binding of these systems to the mannose-binding protein Concanavalin A was compared using a hemagglutination assay. It was found that the dendritic systems exhibited 1-2 orders of magnitude enhancement in binding affinity relative to the nondendritic displays. This result is attributed to the ability of the dendritic groups to overcome steric inhibition by polymer chains at the material surface and also to the presentation of ligands in localized clusters. It is anticipated that these results should be applicable to a wide range of nanomaterials with polymers at their surfaces and that the method by which biological ligands are conjugated to the surfaces of nanoparticles and polymer assemblies should be carefully considered.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».