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Enregistrement W2321754462 · doi:10.1021/bc2003814

Degradable Thermoresponsive Nanogels for Protein Encapsulation and Controlled Release

2011· article· en· W2321754462 sur OpenAlexafffund
Neha Bhuchar, Rajesh Sunasee, Kazuhíko Ishihara, Thomas Thundat, Ravin Narain

Notice bibliographique

RevueBioconjugate Chemistry · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdvanced Polymer Synthesis and Characterization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésChemistryRaftMethacrylamideNanogelMethacrylateCopolymerPolymerizationPolymer chemistryMicelleChain transferCationic polymerizationReversible addition−fragmentation chain-transfer polymerizationEthylene glycolChemical engineeringDrug deliveryRadical polymerizationPolymerOrganic chemistryAcrylamideAqueous solution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reversible addition-fragmentation chain transfer (RAFT) polymerization technique was used for the fabrication of stable core cross-linked micelles (CCL) with thermoresponsive and degradable cores. Well-defined poly(2-methacryloyloxyethyl phosphorylcholine), poly(MPC) macroRAFT agent, was first synthesized with narrow molecular weight distribution via the RAFT process. These CCL micelles (termed as nanogels) with hydrophilic poly(MPC) shell and thermoresponsive core consisting of poly(methoxydiethylene glycol methacrylate) (poly(MeODEGM) and poly(2-aminoethyl methacrylamide hydrochloride) (poly(AEMA) were then obtained in a one-pot process by RAFT polymerization in the presence of an acid degradable cross-linker. These acid degradable nanogels were efficiently synthesized with tunable sizes and low polydispersities. The encapsulation efficiencies of the nanogels with different proteins such as insulin, BSA, and β-galactosidase were studied and found to be dependent of the cross-linker concentration, size of protein, and the cationic character of the nanogels imparted by the presence of AEMA in the core. The thermoresponsive nature of the synthesized nanogels plays a vital role in protein encapsulation: the hydrophilic core and shell of the nanogels at low temperature allow easy diffusion of the proteins inside out and, with an increase in temperature, the core becomes hydrophobic and the nanogels are easily separated out with entrapped protein. The release profile of insulin from nanogels at low pH was studied and results were analyzed using bicinchoninic assay (BCA). Controlled release of protein was observed over 48 h.

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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations102
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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