MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2396555174 · doi:10.1007/978-1-62703-751-8_16

Molecular Targeted Viral Nanoparticles as Tools for Imaging Cancer

2013· article· en· W2396555174 sur OpenAlexaff
Choi-Fong Cho, Sourabh Shukla, Emily J. Simpson, Nicole F. Steinmetz, Leonard G. Luyt, John D. Lewis

Notice bibliographique

RevueMethods in molecular biology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueBacteriophages and microbial interactions
Établissements canadiensWestern UniversityProstate Cancer CanadaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésPolyethylene glycolPEG ratioCowpea mosaic virusMolecular imagingChemistryFluorescence-lifetime imaging microscopyIn vivoPreclinical imagingBiophysicsNanoparticleNanotechnologyFluorescenceBiochemistryVirusBiologyPlant virusVirologyMaterials scienceBiotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Viral nanoparticles (VNPs) are a novel class of bionanomaterials that harness the natural biocompatibility of viruses for the development of therapeutics, vaccines, and imaging tools. The plant virus, cowpea mosaic virus (CPMV), has been successfully engineered to create novel cancer-targeted imaging agents by incorporating fluorescent dyes, polyethylene glycol (PEG) polymers, and targeting moieties. Using straightforward conjugation strategies, VNPs with high selectivity for cancer-specific molecular targets can be synthesized for in vivo imaging of tumors. Here we describe the synthesis and purification of CPMV-based VNPs, the functionalization of these VNPs using click chemistry, and their use for imaging xenograft tumors in animal models. VNPs decorated with fluorescent dyes, PEG, and targeting ligands can be synthesized in one day, and imaging studies can be performed over hours, days, or weeks, depending on the application.

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 candidatesCharge 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,999

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,358 · 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

Citations43
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMethods in molecular biologyMême sujetBacteriophages and microbial interactionsTravaux en français237 207