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Enregistrement W2761733227 · doi:10.1039/c7nr04979j

Biocompatible silver, gold and silver/gold alloy nanoparticles for enhanced cancer therapy: in vitro and in vivo perspectives

2017· article· en· W2761733227 sur OpenAlexaff
Thangavel Shanmugasundaram, M Radhakrishnan, Venugopal Gopikrishnan, K. Kadirvelu, Ramasamy Balagurunathan

Notice bibliographique

RevueNanoscale · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensDiscovery Centre
Organismes subventionnairesScience and Engineering Research Board
Mots-clésBiocompatible materialColloidal goldIn vivoNanotechnologyMaterials scienceGold alloysAlloyCancer therapyIn vitroNanoparticleGold alloyCancerBiomedical engineeringMetallurgyMedicineChemistryInternal medicineBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

, respectively, and the antioxidant potential of the nanoparticles was also systematically analyzed. The No-Observed-Adverse-Effect-Level (NOAEL) for the AgNPs was determined to be 2000 mg per kg of body weight (bw) from an acute toxicity test. Similarly, the NOAEL of AuNPs and Ag/AuNPs were calculated as 1000 mg per kg bw. Based on the in vivo studies, a significant tumour reduction (∼45 to 65%) was observed in the nanoparticle-treated animals, which was further confirmed by hematological, biochemical, TEM and histopathological analysis. Immunohistochemistry analysis confirmed the presence of BAX antibodies, up to immunoreactive (3+) level in treated animals. These results strongly suggest the potential anticancer activities of AgNPs, AuNPs and Ag/AuNPs against DEN-induced liver cancer and they could be potential candidates for effective nano drug development.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,828

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 savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations84
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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