Effect of various formulation parameters on the properties of polymeric nanoparticles prepared by multiple emulsion method
Notice bibliographique
Résumé
This work evaluates and interprets underlying mechanisms behind various aspects related to preparation and physical characteristics of polymeric nanoparticles (NP). These were prepared from different biodegradable polymers according to a water-in-oil-in-water emulsion solvent evaporation method. Polymers used were poly(lactic-co-glycolic) acid (PLGA), poly (lactic acid) (PLA), (PLA-PEG-PLA) triblock and (PLA-PEG-PLA)n multi-block co-polymers. A model DNA, as an example of a hydrophilic drug, was encapsulated in the internal aqueous phase. The primary emulsion was prepared using a high shear turbine mixer. The secondary emulsion was prepared by high-pressure homogenization. Surface morphology and internal structure were characterized by scanning electron microscopy (SEM) and atomic force microscopy (AFM). Influence of process variables on the physical properties of NP has been studied. Release of DNA was evaluated. In addition, changes occurring to NP porosity and surface area during degradation were followed. Nanoparticle size was ranging between 200-700 nm, according to the preparation conditions. Homogenizing pressure, concentration of the emulsifying agent used, polymer concentration and type and the concentration of a cryoprotectant had variable effects on NP size, surface area and porosity. Batches of NP where no emulsifying agent was added were obtained successfully. The release rate of the DNA from NP was mainly dependent on porosity, which varied significantly among used polymers. The preparation technique was efficient in encapsulating the model DNA and will be used for plasmid encapsulation in a future work.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 ».