Investigation and optimization of formulation parameters on preparation of targeted anti-CD205 tailored PLGA nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to assess the effect of various formulation parameters on anti-CD205 antibody decorated poly(d, l-lactide co-glycolide) (PLGA) nanoparticles (NPs) in terms of their ability to target dendritic cells (DCs). In brief, emulsification solvent evaporation technique was adapted to design NP formulations using two different viscosity grades (low and high) of both ester and carboxylic acid terminated PLGA. Incorporation of ligand was achieved following physical adsorption or chemical conjugation processes. The physicochemical characterizations of formulations were executed to assess the effects of different solvents (chloroform and ethyl acetate), stabilizer percentage, polymer types, polymer viscosities, ligand-NP bonding types, cross-linkers, and cryoprotectants (sucrose and trehalose). Modification of any of these parameters shows significant improvement of physicochemical properties of NPs. Ethyl acetate was the solvent of choice for the formulations to ensure better emulsion formation. Infrared spectroscopy confirmed the presence of anti-CD205 antibody in the NP formulation. Finally, cytotoxicity assay confirmed the safety profile of the NPs for DCs. Thus, ligand modified structurally concealed PLGA NPs is a promising delivery tool for targeting DCs in vivo.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».