Fabrication of 105Y, Alpha 1‐Anti Trypsin Peptide Conjugated Hybrid Nanoparticles for Biological Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this report, we describe the characterizations and applications of hybrid nanoparticles. These nanoparticles have been synthesized by combination of organometallic, polymerization process and functionalized with a specific peptide for targeting expressed serpin‐enzyme complex (SEC) receptor of human hepatoma HepG2 cells. By using peptide conjugated hybrid nanoparticles, the specific receptor targeting, collections of cells were successfully achieved. The cell collection results indicated that, the maximum up to 95.32% of HepG2 cell were collected. The 5‐dimethylthiazol‐2‐yl‐2,5‐diphenyltetrazolium bromide (MTT) assay of HepG2 cells incubated with these nanoparticles indicated that, the peptide conjugated hybrid nanoparticles did not possess significant cytotoxicity. The rotating magnetic field induced cell death studies indicated that, the HepG2 cell showed up to 70% of cell death was induced by hybrid nanoparticles under magnetic field. Concluding, these studies demonstrate that the hybrid nanoparticles have the capability of effective separation, imaging, targeting and killing of the human hepatoma cells.
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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 ».