Imparting Mineral Affinity to Fetuin by Bisphosphonate Conjugation: A Comparison of Three Bisphosphonate Conjugation Schemes
Notice bibliographique
Résumé
Protein conjugation to bisphosphonic acids (BPs), such as 1-amino-1,1-diphosphonate methane (aminoBP) and 3,5-di(ethylamino-2,2-bisphosphono)benzoic acid (diBP), was proposed as a foundation for bone-specific delivery of protein therapeutics. This study was performed to directly compare the mineral affinity of protein-BP conjugates prepared by three different approaches. Fetuin, serving as a model protein, was derivatized with BPs by the following approaches: (i) by attaching the aminoBPs onto protein lysines using succinimidyl-4-(N-maleimidomethyl)-cyclohexane-1-carboxylate (SMCC); (ii) by attaching the aminoBPs onto protein carbohydrates using 4-(maleimidomethyl)-cyclohexane-1-carboxyl-hydrazide (MMCCH), and (iii) by conjugating diBP to protein lysines using the carbodiimide chemistry. The results indicated that conjugation of aminoBP and diBP to fetuin by all three means unequivocally enhanced the protein's affinity for hydroxyapatite in vitro. Similarly, conjugation of aminoBP and diBP onto fetuin increased the protein's retention in a mineral-containing matrix (Pro-Osteon) when the proteins were implanted in a rat subcutaneous model. Upon parenteral administration, however, no discernible differences were found between the SMCC- or MMCCH-linked conjugates and unmodified fetuin to target to bony tissues. DiBP-fetuin conjugates, however, led to successful bone targeting after intravenous injection in rats. We conclude that all three conjugation schemes were equally effective in imparting an affinity to the proteins toward mineral-containing matrices. Bone targeting, however, was achieved only with diBP conjugation to fetuin, supportive of the superior ability of this BP with a higher density of bisphosphonic acid groups.
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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 ».