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Enregistrement W2069321858 · doi:10.3769/radioisotopes.49.339

Improvement of Labeling Efficiency of Glycoprotein-Liposome Conjugates with Iodine-125 by Using Bolton-Hunter Reagent and Their Distribution in Mice

2000· article· en· W2069321858 sur OpenAlexaff
Yasunori Kawakita, Noboru Yamazaki, Shuji Kojima

Notice bibliographique

RevueRADIOISOTOPES · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBiotin and Related Studies
Établissements canadiensInstitute for Biological Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReagentConjugateIodineGlycoproteinDistribution (mathematics)LiposomeChemistryChromatographyMedicinePharmacologyInternal medicineBiochemistryOrganic chemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

著者らはすでに, 機能性複合糖質の代表格である細胞膜面上の糖蛋白質の糖鎖機能を模倣した新規なドラッグデリバリーシステムの開発を目指して, 蛋白質を介したリポソームへの糖鎖の導入方法を検討し, リポソーム膜面上に結合した糖蛋白質の糖鎖構造改変とレクチン結合活性ならびに体内動態特性との関連について明らかにしてきた。これまでの体内動態実験では, 125I標識複合体を用いてきたが, 通常, 糖蛋白質の125I標識率はきわめて低いため, その125I標識率を高めるための工夫が必要となってきた。そこで, 本研究ではBolton-Hunter試薬 (以下, BHRと略す) を用いて, 標識率の改善を試みるとともに, レクチン結合活性および生体内動態への影響について検討した。一般的には先にBHRを125I標識し, 125I-BHRを蛋白質に導入する方法をとるが, 今回は先にリポソーム中のアミノ基にBHRを反応させ, p-ヒドロキシフェニルプロピル基を導入した後にクロラミンT法による125I標識を行う方法をとった。結果として, BHR処理により複合体の125I標識率は顕著に上昇した。また, BHR処理による複合体のレクチン結合活性への影響は見られなかった。しかしながら, 生体内動態は両者で顕著な差が見られた。すなわち, 肝臓への取込みが高まり, その結果腎臓への排泄が速められた。以上の結果より, 糖蛋白質結合リポソームの放射性ヨード標識には, 新たなる方法を開発する必要があろう。

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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