Trapping It Softly: Ultrasoft Zirconium Metallogels for Macromolecule Entrapment and Reconfiguration
Notice bibliographique
Résumé
Trapping nanosized drugs in ultrasoft, shear-thinning hydrogels with large pores is of particular interest, yet a persistent challenge in nanomedicine due to the lack of hydrodynamic confinement. Engineering molecular interactions between a macromolecule and a supramolecular gel may address this shortcoming, providing a key route to develop advanced drug carriers without compromising matrix elasticity. Here, we show that ultrasoft zirconium-based metallogels are able to trap and reconfigure model nanodrugs (e.g., dextran) through complexation and hydrogen bonding. The diffusion coefficients of dextran molecules ( M w ∼ 10–2000 kDa, a ∼ 2–20 nm) in zirconium carbonate (ZC) metallogels ( G ′ < 30 Pa) were measured by pulsed field gradient nuclear magnetic resonance (PFGNMR), which revealed the coexistence of hindered and enhanced collective diffusion regimes for the first time. This work may pave the way toward designing next generation ultrasoft drug carriers and functional templates to control biomacromolecular processes, such as protein folding.
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».