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Enregistrement W2136317868 · doi:10.1002/pola.27672

Bioreducible hyperbranched polyglycerols with disulfide linkages: Synthesis and biocompatibility evaluation

2015· article· en· W2136317868 sur OpenAlexafffund
Rajesh A. Shenoi, Irina Chafeeva, Benjamin Lai, Sonja Horte, Jayachandran N. Kizhakkedathu

Notice bibliographique

RevueJournal of Polymer Science Part A Polymer Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDendrimers and Hyperbranched Polymers
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésGlycidolBiocompatibilityPolymer chemistryChemistryPolymerMonomerPolymerizationDispersityOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In this article, we describe the development of multifunctional, water‐soluble hyperbranched polyglycerols containing redox‐sensitive disulfide linkages as a new class of biodegradable polymers. The polymers were synthesized by the anionic ring opening multibranching (co)polymerization of glycidol with an epoxide monomer bearing disulfide groups, 2‐((2‐oxiran‐2‐ylmethoxy)ethyl)disulfanyl) ethan‐1‐ol. Polymerizations were optimized at 65 °C unlike the homopolymerization of glycidol. Both low (5–10 kDa) and high (100 kDa) molecular weight polymers were synthesized in a controlled manner with low polydispersity. The polymers underwent degradation in presence of reducing agents such as tris(2‐carboxyethyl)phosphine, dithiothreitol, and glutathione resulting in low molecular weight fragments with thiol groups. Blood compatibility analysis using coagulation, platelet activation, complement activation and red blood cell lysis assays as well as cell toxicity analysis using MTS assay revealed the excellent biocompatibility of these newly synthesized polymer architectures. All these features make these polymers suitable for intracellular delivery of therapeutic molecules. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. J. Polym. Sci., Part A: Polym. Chem. 2015 , 53 , 2104–2115

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)0,004
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,245 · 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.

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

Citations13
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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