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Enregistrement W2750642567 · doi:10.1039/c7sc02956j

Molecular design of upconversion nanoparticles for gene delivery

2017· review· en· W2750642567 sur OpenAlex
Wing‐Fu Lai, Andrey L. Rogach, Wing‐Tak Wong

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueChemical Science · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence Properties of Advanced Materials
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesShenzhen Municipal Science and Technology Innovation CouncilShenzhen UniversityHong Kong Polytechnic University
Mots-clésPhoton upconversionGene deliveryNanotechnologyNanoparticleGeneComputer scienceComputational biologyMaterials scienceBiologyGenetic enhancementGeneticsOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to their large anti-Stokes shifts, sharp emission spectra and long excited-state lifetimes, upconversion nanoparticles (UCNPs) have attracted an increasing amount of research interests, and have shown great potential for enhancing the practical utility of gene therapy, whose versatility has been limited by existing gene delivery technologies that are basically mono-functional in nature. Despite this, up to now in-depth analysis of the development of UCNPs for gene delivery has been scant in the literature, even though there has been an upsurge of reviews on the chemistry of UCNPs and their applications in bioimaging and drug delivery. To fill this gap, this review aims to present the latest advances in the development and applications of UCNPs as gene carriers. Prior to describing the prominent works published in the field, a critical view on the properties, chemistry and molecular design of UCNPs for gene delivery is provided. With a synopsis of the recent advances in UCNP-mediated gene delivery, challenges and opportunities could be illuminated for clinical translation of works in this nascent field of research.

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.

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)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,842

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,228 · 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