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Enregistrement W2800300591 · doi:10.1002/chem.201801247

Supramolecular Assembly of Peptide and Metallopeptide Gelators and Their Stimuli‐Responsive Properties in Biomedical Applications

2018· review· en· W2800300591 sur OpenAlexafffund
Natashya Falcone, Heinz‐Bernhard Kraatz

Notice bibliographique

RevueChemistry - A European Journal · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSupramolecular Self-Assembly in Materials
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupramolecular chemistryBiocompatibilityPeptideNanotechnologyMaterials scienceBiocompatible materialDrug deliveryCombinatorial chemistryScaffoldRedoxMetal ions in aqueous solutionSoft materialsOrganic solventChemistryIonChemical engineeringMoleculeOrganic chemistryBiochemistryComputer scienceBiomedical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supramolecular gels are a fascinating class of soft materials that have attracted significant attention in recent years. They are composed of small molecule gelators that assemble into supramolecular network structures. The resulting space is filled with solvent. Some gel materials are able to respond to various stimuli making them attractive drug delivery vehicles and as matrices for tissue regeneration. Peptide-based gel materials are particularly attractive as they possess numerous advantages including biocompatibility and biodegradability. Stimuli-responsive peptides that alter properties as a function of pH, redox, temperature, and enzymes offer the potential to create materials with tunable characteristics. In addition, the ability of metal ions to improve the strength of gelation or act as a scaffold has become an interesting approach to develop dynamic peptide gel materials. In this review, the stimuli-responsive properties (pH, redox, temperature, and enzyme responsive properties), as well as the biocompatible/-degradable nature of the peptide gelators are highlighted. In addition, metal ions are discussed as a stimulus to enhance peptide gelation and a number of potential applications of these peptide gelators are provided with an outlook on future directions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations98
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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