Evaluation of alginate purification methods: Effect on polyphenol, endotoxin, and protein contamination
Notice bibliographique
Résumé
Alginate, a polysaccharide extracted from brown seaweed, is widely used for the microencapsulation of islets of Langerhans, allowing their transplantation without immunosuppression. This natural polymer is known to be largely contaminated. The implantation of islets encapsulated using unpurified alginate leads to the development of fibrotic cell overgrowth around the microcapsules and normalization of the blood glucose is restricted to a very short period if it is achieved at all. Several research groups have developed their own purification method and obtained relatively good results. No comparative evaluation of the efficiencies of these methods has been published. We conducted an evaluative study of five different alginate preparations: a pharmaceutical-grade alginate in its raw state, the same alginate after purification according to three different published methods, and a commercially available purified alginate. The results showed that all purification methods reduced the amounts of known contaminants, that is, polyphenols, endotoxins, and proteins, although with varying efficiencies. Increased viscosity of alginate solutions was observed after purification of the alginates. Despite a general efficiency in decreasing contamination levels, all of the purified alginates contained relatively high residual amounts of protein contaminants. Because proteins may be immunogenic, these residual proteins may have a role in persisting microcapsule immunogenicity.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».