Flow-Directed Loading of Block Copolymer Micelles with Hydrophobic Probes in a Gas–Liquid Microreactor
Notice bibliographique
Résumé
We investigate the loading efficiencies of two chemically distinct hydrophobic fluorescent probes, pyrene and naphthalene, for self-assembly and loading of polystyrene-block-poly(acrylic acid) (PS-b-PAA) micelles in gas-liquid segmented microfluidic reactors under different chemical and flow conditions. On-chip loading efficiencies are compared to values obtained via off-chip dropwise water addition to a solution of copolymer and probe. On-chip, probe loading efficiencies depend strongly on the chemical probe, initial solvent, water content, and flow rate. For pyrene and naphthalene probes, maximum on-chip loading efficiencies of 73 ± 6% and 11 ± 3%, respectively, are obtained, in both cases using the more polar solvent (DMF), an intermediate water content (2 wt % above critical), and a low flow rate (∼5 μL/min); these values are compared to 81 ± 6% and 48 ± 2%, respectively, for off-chip loading. On-chip loading shows a significant improvement over the off-chip process where shear-induced formation of smaller micelles enables increased encapsulation of probe. As well, we show that on-chip loading allows off-chip release kinetics to be controlled via flow rate: compared to vehicles produced at ∼5 μL/min, pyrene release kinetics from vehicles produced at ∼50 μL/min showed a longer initial period of burst release, followed by slow release over a longer total period. These results demonstrate the necessity to match probes, solvents, and running conditions to achieve effective loading, which is essential information for further developing these on-chip platforms for manufacturing drug delivery formulations.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».