Receptor‐attached amphiphilic terpolymer for selective drug recognition in aqueous solutions
Notice bibliographique
Résumé
In the present work, a combination of binding studies and molecular docking were employed to demonstrate drug encapsulation and host-guest chemistry in self-assembled micelles consisting of amphiphilic terpolymers. The terpolymer is composed of poly(3-sulfopropyl methacrylate), as the hydrophilic component, poly(n-dodecyl acrylate), as the hydrophobic component and poly(barbiturate receptor), as the component for drug recognition. The combined approach was tested on four model compounds from the family of barbiturates, phenobarbital, mephobarbital, secobarbital, and thiopental, chosen based on their differential hydrogen bonding capabilities. Drug encapsulation and hydrogen-bonding based recognition within the micellar core of the receptor-terpolymer was demonstrated by micellar electrokinetic chromatography. The resulting trends in the binding affinity of the barbiturates to the receptor-terpolymer, were correlated to the trends obtained from computational docking simulations. This receptor-modified polymeric micelle is intended to serve as a model for the design of novel, versatile, and highly selective molecular scaffolds that will provide suitable environment for host-guest chemistry and act as simplified mimics to more complex biological systems.
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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 | 0,001 |
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 ».