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Enregistrement W2131566674 · doi:10.4103/0975-7406.76463

Differential scanning calorimetry: An invaluable tool for a detailed thermodynamic characterization of macromolecules and their interactions

2011· article· en· W2131566674 sur OpenAlexaff
ElmarJ Prenner, MichaelH Chiu

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy And Bioallied Sciences · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
Thématiquethermodynamics and calorimetric analyses
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDifferential scanning calorimetryThermotropic crystalDrug deliveryMacromoleculeExcipientCharacterization (materials science)ChemistryDrugLiposomeNanotechnologyMaterials sciencePhase (matter)ChromatographyPharmacologyOrganic chemistryBiochemistryMedicineThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Differential Scanning Calorimetry (DSC) is a highly sensitive technique to study the thermotropic properties of many different biological macromolecules and extracts. Since its early development, DSC has been applied to the pharmaceutical field with excipient studies and DNA drugs. In recent times, more attention has been applied to lipid-based drug delivery systems and drug interactions with biomimetic membranes. Highly reproducible phase transitions have been used to determine values, such as, the type of binding interaction, purity, stability, and release from a drug delivery mechanism. This review focuses on the use of DSC for biochemical and pharmaceutical applications.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,251 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations362
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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