Nitric oxide generating copper–chitosan particles for wound healing applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND Nitric oxide (NO) is a signaling molecule that plays many roles during infection, inflammation, and wound healing processes. Due to the role of NO in wound repair, a novel NO generation system was developed based on copper–chitosan complexes that can be used for the topical generation of NO. Chitosan, a biocompatible polymer, chelates copper ions. Copper in the +1 state can reduce nitrite (NO2–) and convert it into NO. With glucose, a reducing sugar, present in the system, Cu+2 can be returned to Cu+1 to complete the catalytic cycle. RESULTS Copper–chitosan milli‐ and micro‐sized particles were produced using microfluidic techniques. Copper–chitosan milli‐particles (Cu‐chito) did produce nitric oxide (NO). The maximum rates of NO production were ∼ 1.40 nmol min‐1 g‐1 (Cu‐chito) and 1.08 nmol min‐1 g‐1 (Cu‐chito + glucose). The milli‐particles were tested with ARPE‐19 cell lines in cell proliferation assays. Cu‐chito particle treatments with nitrite showed 130% more growth in comparison with chitosan milli‐particles not containing copper. Furthermore, Cu‐chito treatments of nitrite + glucose showed 152% more growth in comparison with control groups, and 118% in comparison with Cu‐chito with nitrite alone. The activity of intracellular NO target, matrix metalloproteinases (MMP‐2 and ‐9), were shown to increase by 60% after 48 h of Cu‐chito ± glucose treatments. CONCLUSION NO‐releasing copper–chitosan derivatives were produced, with proof of concept for nitric oxide release and positive effects on a cell culture model of wound healing. © 2018 Society of Chemical Industry
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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) | 0,001 | 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 ».