MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2460554052 · doi:10.1038/srep28539

Highly Efficient Thermoresponsive Nanocomposite for Controlled Release Applications

2016· article· en· W2460554052 sur OpenAlexaff
Omar Yassine, A. Zaher, Er Qiang Li, Ahmed Alfadhel, Jose E. Perez, Mincho Kavaldzhiev, María F. Contreras, S. T. Thoroddsen, Niveen M. Khashab, Jürgen Kosel

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHydrogels: synthesis, properties, applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSaudi Basic Industries CorporationKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésMaterials scienceNanocompositeSuperparamagnetismNanowireNanotechnologyMicrofluidicsMagnetic fieldNanoparticleMagnetizationChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Highly efficient magnetic release from nanocomposite microparticles is shown, which are made of Poly (N-isopropylacrylamide) hydrogel with embedded iron nanowires. A simple microfluidic technique was adopted to fabricate the microparticles with a high control of the nanowire concentration and in a relatively short time compared to chemical synthesis methods. The thermoresponsive microparticles were used for the remotely triggered release of Rhodamine (B). With a magnetic field of only 1 mT and 20 kHz a drug release of 6.5% and 70% was achieved in the continuous and pulsatile modes, respectively. Those release values are similar to the ones commonly obtained using superparamagnetic beads but accomplished with a magnetic field of five orders of magnitude lower power. The high efficiency is a result of the high remanent magnetization of the nanowires, which produce a large torque when exposed to a magnetic field. This causes the nanowires to vibrate, resulting in friction losses and heating. For comparison, microparticles with superparamagnetic beads were also fabricated and tested; while those worked at 73 mT and 600 kHz, no release was observed at the low field conditions. Cytotoxicity assays showed similar and high cell viability for microparticles with nanowires and beads.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,465

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations47
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScientific ReportsMême sujetHydrogels: synthesis, properties, applicationsTravaux en français237 207