Engineering large gelatin nanospheres coated with quantum dots for targeted delivery of human osteosarcoma with enhanced cellular internalization
Notice bibliographique
Résumé
Due to the special structures of cell membrane, good internalization is one of major concerns on using large nanospheres as carriers for labeling and treatment of cancer. We herein report fluorescent gelatin nanosphers (GNs) coated with CdSe/ZnS quantum dots (QDs) to form a viable vehicle for theranostic applications. Anti-human immunoglobulin G Fab formation, anti-IgG Fab, is bioconjugated on to the hybrid fluorescent GNs for targeted delivery (QDs-GNs-anti-IgG Fab). Human osteosarcoma cell line is used in studying the interaction between hybrid fluorescent GNs with and without anti-IgG Fab. The average particle size of the fluorescent GNs bioconjugated with antibodies is estimated at 480±50 nm. The emission (λem) of the fluorescent GNs is around 652 nm. The quantitative analysis on the surface modification and bioconjugation of GNs has been discussed in this paper. The three-dimensional z-stacking fluorescent images reveal that the hybrid GNs with anti-IgG Fab has ~1.5 times increase in internalization with human osteosarcoma cells than GNs without the antibody fragment. The improved cellular interaction of the QDs-GN-anti IgG Fab is attributed to the bioconjugation of antibodies which can provide specificity for targeted drug delivery. Relative cell viability (%) is larger than 80% for each type of functionalized GNs up to 40 μg/mL. We expect that the functionalized gelatin sphere can offer an effective theranostic tool for targeted drug delivery and direct imaging confirmation simultaneously.
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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 | 0,000 |
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 ».