Analysis of peptide and lipopeptide content in liposomes.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate several methods for extraction of peptides from liposomal formulations as a first step in their quantification, and to determine the encapsulation efficiency for a panel of 8 peptides. METHODS: Eight peptides were chosen due to their importance in the field of vaccine development. Three different extraction media were examined: 25% ethanol, 98% ethanol, and 100% methanol. After extraction from liposomes, peptide content was measured using reverse phase HPLC. RESULTS: The effectiveness of the extraction media for peptide recovery varied considerably for the different peptides studied. In general, more hydrophilic peptides were recovered to a greater extent using 25% ethanol while more hydrophobic peptides were more thoroughly recovered using 98% ethanol. Encapsulation efficiencies (EE) ranged from 1% to 99% for the different peptides. No strong correlation was found between the average hydrophobicity values for the peptides and their EE. CONCLUSIONS: The most effective solvent for the extraction of a peptide from liposomes depends on the physicochemical properties of the peptide. Although the peptide sequence characteristics may provide guidance on the choice of the extraction media, only peptide recovery experiments will be able identify the optimal medium for extraction.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».