Preparation of PLA and PLGA Nanoparticles by the Binary Solvent Dispersion Method
Notice bibliographique
Résumé
A binary solvent dispersion(BSD) method has been investigated in preparation of nanoparticles of polylactide(PLA) and poly( DL lactide co glycolide)(PLGA) as functions of polymer molecular weight and monomer ratio in copolymer:L/G ratio= m (PLA)/ m (PLGA). The yield, particle size and size distribution of the nanoparticles obtained were examined. Both polymeric nanoparticles could be powderized via lyophilization, leading to the narrow size dirtribution of the particles. The effects of ethanol and acetone on the nanoparticles size and yield have been examined by using of could point titration method. It was found that the yield of nanoparticles increases with increase of ethanol in mixture with acetone and attains a maximum value near the cloud point, whereas the size of nanoparticles decreases with increases of ethanol in the solution with acetone and attains a minimum value near the cloud point. Therefore, the optimum condition for gaining desired yield and size of polymeric particles could be derived form the cloud point experimentation. The yield of nanoparticles was up to 90% with the average size being ranged in 130～180 nm for both PLA and PLGA.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».