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Enregistrement W2166423281 · doi:10.1002/chem.201502233

Drug Delivery Nanocarriers from a Fully Degradable PEG‐Conjugated Polyester with a Reduction‐Responsive Backbone

2015· article· en· W2166423281 sur OpenAlexaff
Basit Yameen, Cristián Vilos, Won Il Choi, Andrew Whyte, Jining Huang, Lori Pollit, Omid C. Farokhzad

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteU.S. Public Health ServiceNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Neurological Disorders and StrokeCentro para el Desarrollo de la Nanociencia y la NanotecnologíaNational Research Foundation of Korea
Mots-clésNanocarriersPolyesterPEG ratioDrug deliveryConjugated systemIntracellularPolyethylene glycolNanoparticleChemistryCombinatorial chemistryMaterials sciencePolymerBiophysicsNanotechnologyOrganic chemistryBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The remarkably high intracellular concentration of reducing agents is an excellent endogenous stimulus for designing nanocarriers programmed for intracellular delivery of therapeutic agents. However, despite their excellent biodegradability profiles, aliphatic polyesters that are fully degradable in response to the intracellular reducing environment are rare. Herein, a reduction-responsive drug delivery nanocarrier derived from a linear polyester bearing disulfide bonds is reported. The reduction-responsive polyester is synthesized via a convenient polycondensation process. After conjugation of terminal carboxylic acid groups of polyester to polyethylene glycol (PEG), the resulting polymer self-assembles into nanoparticles that are capable of encapsulating dye and anticancer drug molecules. The reduction-responsive nanoparticles display a fast payload release rate in response to the intracellular reducing environment, which translates into superior anticancer activity towards PC-3 cells.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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