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Enregistrement W2946277620 · doi:10.18433/jpps30318

Drug Targeting Strategies Based on Charge Dependent Uptake of Nanoparticles into Cancer Cells

2019· review· en· W2946277620 sur OpenAlexvenueno aff
Maryam Saadat, Fahimeh Zahednezhad, Parvin Zakeri‐Milani, Hamid Reza Heidari, Javid Shahbazi-Mojarrad, Hadi Valizadeh

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy & Pharmaceutical Sciences · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueNanoparticle-Based Drug Delivery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStudent Research Committee, Tabriz University of Medical SciencesUniversity of TabrizChina Scholarship CouncilTabriz University of Medical Sciences
Mots-clésEndocytosisCancer cellBiophysicsChemistryNanoparticleSurface chargeZeta potentialMultiple drug resistanceCellNanotechnologyDrug deliveryCancerCell biologyBiochemistryBiologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this review was to describe the preferred charged nano-particles (CNPs) for targeted delivery in tumor cells. Zeta Potential (ZP), which represents the surface charge of NPs was highlighted in cell entrance and interactions. In this regard, various types of endocytosis pathways which are involved in NPs' uptake were first introduced. Then, significance of positively charged NPs (PCNPs) in proton sponge effect corresponding to lysosomal escape was discussed. Cells prefer to endocyte the NPs with positive charge in passive targeting and gene delivery, while in active targeting; the charge of receptors' ligand binding site determines the NPs cellular uptake. Moreover, pH-sensitive NPs represent charge reversible behavior depending on pH changes which leads to longer blood circulation residence and higher uptake at acidic microenvironment of the cancer media. Role of the CNPs in overcoming multidrug resistance (MDR) and bypassing p-glycoprotein was further investigated.

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 enseignants0,001
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations86
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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