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Enregistrement W2914468281 · doi:10.1039/c8tb03162b

Copolymers containing carbohydrates and other biomolecules: design, synthesis and applications

2019· review· en· W2914468281 sur OpenAlexafffund
Zhiyuan Ma, X. X. Zhu

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Chemistry B · 2019
Typereview
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueCarbohydrate Chemistry and Synthesis
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilFonds Québécois de la Recherche sur la Nature et les TechnologiesCentre québécois sur les matériaux fonctionnels
Mots-clésBiomoleculeCopolymerMaterials scienceNanotechnologyCombinatorial chemistryChemical engineeringPolymer scienceChemistryPolymerEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glycopolymers are synthetic polymers containing pendant carbohydrate groups. Other biological compounds can be incorporated into glycopolymers to prepare both random and block copolymers aimed at bio-related applications: boronic acid can be introduced as a functional group to obtain crosslinked hydrogels; cholesterol and bile acids can be introduced to render the polymers more hydrophobic for the formation of micelles. Sugar-containing block copolymers with biocompatible blocks such as polypeptides, poly(ethylene glycol), poly(lactic acid) and poly(ε-caprolactone) were also prepared for potential application in drug carriers. These glycopolymers interact with lectins or lectin-containing surfaces as natural carbohydrate mimics. This review highlights the recent progress in the synthesis of random or block glycopolymers. Examples of the applications of glycopolymers in the separation and removal of toxins and bacteria, tumor cell recognition and glucose-responsive insulin delivery are presented and discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,244 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations48
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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