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Enregistrement W2033579280 · doi:10.1039/c3sm50837d

Electrostatically directed liposome adsorption, internalization and fusion on hydrogel microparticles

2013· article· en· W2033579280 sur OpenAlexafffund
Youssef Helwa, Neeshma Dave, Juewen Liu

Notice bibliographique

RevueSoft Matter · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueLipid Membrane Structure and Behavior
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Research and InnovationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésLiposomeSelf-healing hydrogelsCalceinLipid bilayerDrug deliveryLipid bilayer fusionBilayerBiophysicsChemistryAdsorptionMembraneNanotechnologyChemical engineeringMaterials scienceBiochemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supported lipid bilayers have found a diverse range of applications in understanding membrane biophysics, biosensor development, drug screening, and drug delivery. While silica has been the most frequently used supporting material, hydrogels might act as a superior alternative not only because of their soft nature allowing better interfacing with transmembrane proteins but also their porous interior for molecular containment. Unlike silica, where neutral and even same charged liposomes can readily fuse, electrostatic attraction is crucial for liposome fusion onto hydrogels. In addition to fusion, we systematically characterized other interactions including liposome adsorption onto and diffusion into hydrogels. The fused membrane forms a continuous bilayer for the most part, which is demonstrated by the observation that the diffusion of DNA is blocked but small dyes could still enter the gel. The kinetics of liposome–gel interaction is characterized using calcein loaded liposomes, where liposome rupture is observed only when the oppositely charged gel is added. With this work, a more complete picture about the interaction between liposomes and hydrogels is obtained.

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)0,000
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations26
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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