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Enregistrement W2127773672 · doi:10.1517/17425247.2014.902048

Therapeutic potential of carbohydrate-based polymeric and nanoparticle systems

2014· review· en· W2127773672 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueExpert Opinion on Drug Delivery · 2014
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoparticleMaterials scienceNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Carbohydrates are key participants in many biological processes including reproduction, inflammation, signal transmission and infection. Their biocompatibility and ability to be recognized by cell-surface receptors illustrate their potential therapeutic applications. αYet, they are not ideal candidates because they are complex and tedious to synthesize. However, recent advances in the field of polymer science and nanotechnology have led to the design of biologically relevant carbohydrate mimics for therapeutic uses. This review focuses mainly on the therapeutic potential of glycopolymers and glyconanoparticles (GNPs). AREAS COVERED: The significance of engineered glycopolymers and GNPs as nanomedicine is highlighted in areas such as targeted drug delivery, gene therapy, signal transduction, vaccine development, protein stabilization and anti-adhesion therapy. EXPERT OPINION: Major effort should be focused towards the design and synthesis of more complex and biologically relevant carbohydrate mimics in order to have a better understanding of the carbohydrate-carbohydrate and carbohydrate-protein interactions. The full therapeutic potential of these carbohydrate-based polymeric and nanoparticles systems can be achieved once the pivotal participation of the carbohydrates in biological systems is clarified.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,261 · 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