Characterization of Nanoscale Loaded Liposomes Produced by 2D Hydrodynamic Flow Focusing
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the continuous flow formation by two-dimensional (2D) hydrodynamic flow focusing (HFF) of nanosized liposomes in microfluidic systems. The size distribution and concentration of the nanosized liposomes, as well as the polydispersity index (PDI) and zeta potential (ZP) of the liposomal dispersions, were investigated under various flow rate ratios (FRRs) and lipid formulations, by the selective incorporation of either positively charged DDAB (didodecyl-dimethylammonium bromide) or negatively charged DOPG (1,2 dioleoyl- sn -glycero-3- phosphoglycerol) lipids to the main bilayer DPPC (1,2-dipalmitoyl- sn -glycero-3-phosphocholine) constituent. The challenges of encapsulating an FITC (fluorescein isothiocyanate)-labeled LC-TAT peptide (long chain of transactivator of transcription peptide), which plays a direct role in the HIV regulation and transcription, overcame and could be achieved via one-step nanoliposomes synthesis, in order to validate the potential of this device as an all-in-one nanoparticle synthesis and loading platform. Liposomes with sizes ranging between 60 to 800 nm were produced with low polydispersity and high particle throughput from alteration of the flow rate ratio and lipid concentration. We introduced the use of nanoparticle tracking analysis (NTA) to estimate for the first time the throughput of microfluidic synthesized liposomal NPs by measuring quantitatively the concentration of the synthesized particles at the outlet. These measurements showed that stable and unilamellar liposomes are generated at a maximum concentration of 1740 × 10 8 particles/mL in less than 2 min, with higher FRR enabling the most rapid generation of liposomes with similar diameter and significant lower polydispersity index than those obtained by other batch techniques.
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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 ».