Thermodynamic Characterization of the Interaction between a Peptide–Drug Complex and Serum Proteins
Notice bibliographique
Résumé
The interaction between a peptide-based drug delivery system and two serum proteins, bovine serum albumin (BSA) and immunoglobulin G (IgG), is investigated using fluorescence quenching and calorimetric techniques. An ionic-complementary self/co-assembling peptide, EAR8-II, is employed to encapsulate the hydrophobic anticancer drug pirarubicin (THP) and stabilize it in protein environments. Self/co-assembling properties of the peptide-drug complex (EAR8-II-THP) are shown to be different while interacting with serum proteins compared with the properties of the isolated complex. The results from thermodynamic studies suggest that the drug delivery system has a strong binding affinity (K(SV) 1689 M(-1)), exothermic and enthalpy-driven interaction, with BSA and a relatively weak affinity with IgG (K(SV) 295.2 M(-1)). In the presence of salt ions, the enthalpy and binding affinity remain unchanged, implying other interactions such as hydrogen bonding and Van der Waals interactions are present that are not affected by reduced polarity. This work forms the basis for further studies of EAR8-II-THP complexes in the presence of important proteins and for further evaluation of the complexes' immune response and anticancer activity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».