Synthesis of a Labeled RGD−Lipid, Its Incorporation into Liposomal Nanoparticles, and Their Trafficking in Cultured Endothelial Cells
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The use of targeting ligands to enhance the delivery of liposomal nanoparticles (LNs) has moved slowly toward clinical application. This relative lack of clinical progression is further complicated by the existence of conflicting in vivo results in the literature. In this work, we describe new formulations of LNs that are targeted with an arginine-glycine-aspartic acid-containing peptide, cRGDfK, conjugated to the lipid distearoyl phosphatidylethanolamine (DSPE). These formulations may be able to circumvent some of the challenges encountered during the development of targeted-LNs. Of the constructs studied, a fluorescently labeled peptide-lipid conjugate was incorporated into LNs with high yield and accuracy. It is shown that the resulting targeted-LNs bind to human umbilical vein endothelial cells (HUVECs) with increasing avidity as the amount of peptide displayed on the LN surface increases. We specifically demonstrate the ability of targeted-LNs loaded with doxorubicin and incubated with HUVECs to deliver the drug to the cytosol. The cell does not internalize nontargeted LNs, supporting the notion that the RGD motif is associated with internalization of the targeted LN.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 découle