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Enregistrement W2330731722 · doi:10.1021/bm200980a

Surface Eroding, Liquid Injectable Polymers Based on 5-Ethylene Ketal ε-Caprolactone

2011· article· en· W2330731722 sur OpenAlexafffund
Oladunni Babasola, Brian G. Amsden

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
Thématiquebiodegradable polymer synthesis and properties
Établissements canadiensKingston General HospitalQueen's University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCaprolactonePolymerEthyleneChemistryPolymer chemistryChemical engineeringPolymer scienceOrganic chemistryCopolymerCatalysisEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Liquid, injectable hydrophobic polymers are potentially useful as depot systems for localized drug delivery. Low molecular weight polymers of 5-ethylene ketal ε-caprolactone and copolymers of this monomer with D,L-lactide were prepared and their properties assessed with respect to their suitability for this purpose. The polymers were amorphous and of low viscosity, and the viscosity was adjustable by choice of initiator and/or by copolymerizing with D,L-lactide. Lower viscosity polymers were attained by using 350 Da methoxy poly(ethylene glycol) as an initiator in comparison to octan-1-ol, while copolymerization with D,L-lactide increased viscosity. The initiator used had no significant effect on the rate of mass loss in vitro, and copolymers with D,L-lactide (DLLA) degraded faster than 5-ethylene ketal ε-caprolactone (EKC) homopolymers. For the EKC-based polymers, a nearly constant degradation rate was observed. This finding was attributed to the hydrolytic susceptibility of the EKC-EKC ester linkage, which was comparable to that of DLLA-DLLA, coupled with a higher molecular weight of the water-soluble degradation product and the low initial molecular weight of the EKC-based polymers. Cytotoxicity of the hydrolyzed EKC monomer to 3T3 fibroblast cells was comparable to that of ε-caprolactone, suggesting that polymers prepared from EKC may be well tolerated upon in vivo implantation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations10
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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