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Enregistrement W2081228325 · doi:10.1021/bm4018148

Combined Analysis of Polycation/ODN Polyplexes by Analytical Ultracentrifugation and Dynamic Light Scattering Reveals their Size, Refractive Index Increment, Stoichiometry, Porosity, and Molecular Weight

2014· article· en· W2081228325 sur OpenAlexaff
Yves Niebel, Michael D. Buschmann, Marc Lavertu, Grégory De Crescenzo

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDynamic light scatteringAnalytical UltracentrifugationChemistryChitosanMolar mass distributionHydrodynamic radiusStatic light scatteringLight scatteringRefractive indexUltracentrifugeSedimentation coefficientStoichiometryAnalytical Chemistry (journal)PorosityRefractometryChromatographyChemical engineeringScatteringPolymerMaterials sciencePhysical chemistryNanotechnologyOpticsOrganic chemistryNanoparticle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analytical ultracentrifugation (AUC) and dynamic light scattering (DLS) were combined to characterize polyplexes formed with 10 kDa chitosan or 10 kDa PEI and oligodeoxynucleotides (ODN). Combined analysis revealed that both polyplexes were highly porous (over 80%) and that their weight average hydrodynamic diameters were of 46 and 55 nm for chitosan/ODN and PEI/ODN complexes, respectively. Transformation of the sedimentation coefficient distribution to a size and molecular weight distribution gave an average molecular weight of 19 and 29 MDa for chitosan and PEI polyplexes, respectively. Data from AUC also allowed for the calculation of the actual dn/dc and N/P ratios of each polyplex. Additional data from scanning electron microscopy and static light scattering confirmed the conclusions that were initially derived from AUC and DLS, thus validating that the combination of AUC and DLS is a powerful approach to characterize polyplexes in terms of refractive index increment, size, and molecular weight distributions, as well as porosity.

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)0,001
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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations23
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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