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Enregistrement W2418389813 · doi:10.1021/acs.biomac.5b00890

Blood Components Interactions to Ionic and Nonionic Glyconanogels

2015· article· en· W2418389813 sur OpenAlexafffund
Ravin Narain, Yinan Wang, Marya Ahmed, Benjamin Lai, Jayachandran N. Kizhakkedathu

Notice bibliographique

RevueBiomacromolecules · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNanomaterialsChemistryCationic polymerizationRaftNanotechnologyCompatibility (geochemistry)HemolysisChemical engineeringBiophysicsMoleculePolymerizationPolymer chemistryMaterials sciencePolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanogels are prominent examples of "smart" nanomaterials, which are designed to incorporate biologically relevant (macro)molecules for systemic delivery. Although these systems are carefully engineered, only a handful of studies discuss the blood compatibility of nanogels, and no systematic studies are available on how the presence of net or surface charges impacts the hemocompatibility of these nanomaterials. Therefore, in this study, temperature responsive, galactose based nanogels bearing net positive, negative, or neutral charges, either in the core or shell of nanogels, are prepared and are subsequently evaluated for their blood compatibility profiles. The nanogels containing neutral core and shell, cationic core with neutral shell, anionic core with neutral shell, neutral core with cationic shell, and neutral core with anionic shell are prepared by reversible addition-fragmentation chain transfer (RAFT) polymerization approach. The evaluation of complement activation, blood clot formation, platelet activation, red blood cells aggregation, and hemolysis provides a detailed analysis of structure activity relationship of blood compatibility profile of these nanogels. The data reveal that the physical and biological (blood compatibility) properties can be carefully tuned by embedding the charges in the core of temperature-responsive nanomaterials, protected by neutral carbohydrate based shells.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,417

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)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,260 · 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.

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

Citations21
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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